今日凌晨时分，OpenAI 再度做出重大举动。
推出了 Canvas，这是一个能与 ChatGPT 协作进行写作和编程的全新界面！
那个全新的界面，是由 OpenAI 的 GPT-4o 所构建而成的，在使用的时候需要在模型选择栏当中单独挑选出来，即 “GPT-4o with canvas”。
处于 Canvas 模式的时候，不再仅仅是一个简单的对话过程了，而是能够让用户对生成的内容进行再次创作和编排。用官方的表述来讲就是：
如同文案、代码编辑器那样。
比如说我们上传一个文件，当 ChatGPT 给出了生成的内容之后，在界面的右下角会有一个 “编辑” 按钮。
这个按钮展开之后有五个功能，分别是：
编辑建议（Suggest edits）
调整上下文长度（Adjust the length）
更改阅读水平（Reading level）
添加最终润色（Add final polish）
添加表情包（Add emojis）
以第一个 “编辑建议” 功能作为例子，现在只要选择想要修改的内容片段，接着点击 “应用（Apply）”，这段文字就会重新被生成。
文章标题同样可以采用“划词”的方式，按照自己的要求进行“回炉重造”，并且还可以进行微调。
这种新模式一经推出，便立刻引起了众多网友的热烈讨论。
比如沃顿商学院教授 Ethan Mollick 给予了极高的评价：
它将纯粹的聊天机器人引领到了一个新的方向，更像是在与同事一同工作。
也有网友从自身的使用体验这一角度出发，觉得这是“今年到目前为止最大的 ChatGPT 更新”。
然而，目光敏锐的网友也察觉到，这难道不就是 Claude 的 Artifacts 功能吗……
据了解，Canvas 已经向全球的 ChatGPT Plus 用户和 Team 用户推出，在下周将会再向 Enterprise 用户和 Edu 用户赋予使用权限。
那么 Canvas 还有哪些使用方法呢？我们接着往下看。
和ChatGPT一起写作
方才我们展示的是 Canvas 写作里的 “编辑” 功能，下面我们再来看看 “调整上下文长度”。
这个功能正如其名称所示，能够将文档的长度编辑得更短或者更长，一共有五个档位：当前长度、更长一些、最长状态、更短一些、最短状态。
在选定了想要的长度之后，ChatGPT 便会对全文逐字逐段地进行修改。
而 “更改阅读水平” 这个功能就比较厉害了，其中包含了从幼儿园、初中、当前的水平、高中、大学以及研究生这六种不同的水平。
只需要选择你期望的阅读水平，ChatGPT 便会将整篇文章调整成合适的内容。
“添加最终润色” 这一功能，会对整篇文章进行一次修改，涵盖检查语法、清晰度以及一致性等等方面。
“添加表情包” 这个玩法就挺有意思的，能够把 emoji 们添加进文章里，使得内容变得更加生动、更有趣味。
例如一位网友便展示了他的成果：
Sam Altam似乎对这个功能情有独钟，就在刚刚，他还在社交平台上发布了一个投票——添加表情包是不是OpenAI最好的功能。
对此，有61%的用户投出了“yes”：
不过也有网友在Altman的帖子下面提出了一个问题：
如何确保打开Canvas功能？除非我要求他写一篇博客。
在量子位的实测过程中也确实出现了这个问题，OpenAI接下来或许对此会进行优化。
和ChatGPT一起编程
除了写作之外，Canvas另一个功能就是编程了，整体来看包含以下五种功能：
审查代码（Review code）
添加日志（Add logs）
添加注释（Add comments）
修复bug（Fix bugs）
转换语言（Port to a language）
例如我们先给ChatGPT提出一个要求：
帮我用Rust写一个API Webserver。
在Canvas中，我们针对某个代码片段，可以通过类似划词的方式，让它按要求对代码进行更改：
对特别细节的内容，我们也可以手动进行更改：
对于审查代码、添加日志、添加注释、修复bug这四个功能，只需要点击一下，就可以全局进行更改。
值得注意的是，更改编程语言这个功能，目前提供了JavaScript、TypeScript、Python、Java、C++和PHP这几个选项。
让AI成为协作者
对于Canvas功能，OpenAI通过20多项自动化内部评估来衡量进展情况，使用了新颖的合成数据生成技术，例如从 OpenAI o1-preview 中提取输出，以针对其核心行为对模型进行后训练。
这种方法的优势是能够快速解决写作质量和新用户交互问题，而无需依赖人工生成的数据。
而对于如何触发Canvas，也正如我们刚才所述，目前OpenAI的策略还是较为严格，为的就是能跟正常的问答区分开来。
其次就是在Canvas界面中，如何决定让AI全局重写还是局部更改，OpenAI目前的策略是，如果想要局部更改，就可以通过类似划词的方式进行；而右下角的所有功能，则是倾向于全局重写。
至于问答Prompt和Canvas这两种方法谁的生成质量更高，OpenAI也做了一番比较：
Canvas模型比带有提示指令的zero-shot GPT-4o准确率高30%，质量高16%。
除此之外，Canvas的构建也是借助了2个开源项目完成，原作者现身表示得到了OpenAI的赞助：
