新版GPT4PDF功能如何使用

使用 ai 和 pdf 或其他文档进行对话一直是我个人的痛点。无论是以前浏览器的插件还是恰的 gpt 提供的插件， 稳定性和准确性都不太好。恰的 gpt 更新了这次多模态之后，稳定性和准确性大大提高。我们首先来看一下多模态的激活和启动，随后用一个实力来激活一下。最后用三个问题 让你深入的了解多模态。首先我们来看一下他的激活和启动。打开官网之后，他会问你，今天我如何帮助你点击左上角的恰的 gpd？ 四，点击这里就 我成功了。在这里你可以用 doll 一浏览器或者是数据分析。接下来我们上传一个 pdf 文档。呃，他是比特币的白皮书，与他对话， 点击这里打开，这样就上传完成了。文档上传之后，我们告诉他上传了一个 pdf 文档，这是一篇论文，希望他辅助我阅读这篇论文。希望他采用和老师对话的模式进行学习。啊，你现在是我阅读这篇论文的老师。如果你明白了，让他回复我明， 明白了，我已经阅读了这篇论文。请你回答问题。他告诉我，我明白了，已经阅读了这篇论文。请你问问题。我们第一个问题就是这篇论文主要想解决什么问题？这篇论文提出了一个解决双重支付问题的方案，即通过一个点论点的 网络来实现。他介绍了一个电子货币系统，能够让人们直接进行在线支付，而不需要通过金融机构啊。这个系统利用数字签名来解决部分问 问题。但如果仍需要一个可信的第三方来防止双重支付，那么主要的好处就会丧失。而这篇论文的核心目标就是创建一个不需要可信，第三方参与的电子支付系统，同时能够防止双重支付。 我们问第二个问题，这篇论文主要讲了什么？这篇论文主要讲了一个完全基于点对点的电子现金系统， 允许在线支付从一方发送到另一方，而无需金融机构。我们让他总结一下这篇论文出现的新概念，并让他用通俗易懂的语言解释一下，最后让他做成一个表格，第一列是序号，第二列是新概念，第三列是解释。 他就会进行工作，他会告诉我们搜索没有直接返回新概念的部分啊。为了找 到我们想要的信息，他会进行浏览，进行解释这个新概念。最后过一段时间之后，他会给我们新概念。这里他告诉了我们，呃， 使用频率最高的前十个新概念啊。第一个就是点对点的网络啊，他告诉我们一种网络结构，允许个体直接相互通信和交换数据，而无需其中中央服务器。给完新概念之后，我们可以让他根据频率 绘制一张可说话的图表，使我们更容易理解，这样他就会为我们生成一个图表，出现病率最高的就是一个链，这样有利于我们 理解。这篇论文是一条条形图，可说话比特币白皮中提到的新概念的频率啊，有利于我们理解我们。点击这里可以看到这里有啊代码， 呃，实现的方式，如果你需要在别的地方使用，也可以复制粘贴使用。关于 gpd 四突破的三个问题第一个问题，呃，他有哪些功能？语言理解和生成他可以理解和生成自然语言文本， 使我们能够交谈，回答问题，撰写论文，创建内容，总结信息等等。而高级上下问的理解，他能够理解上下文的理解， 进行更细致和连贯的对话。多模态的功能，他不仅能够处理文本，还可以处理图像， 从而实现图像描述和分析等任务。有状态性该模型，他可以记住上下文的对话，从而实现对话的连贯性。编程代码，呃 gpt 四、可以理解和生成编程代码可以用于呃编码，帮助 解释代码，甚至创建脚本和应用程序等工具的集成。他可以与其他的工具呃集成呃来达到个人的目的。支持多语言，他能够理解和生成各种语言的文本。改进的安全性能，可定制化的个性和语气。 你可以调整自己的风格和语气来达到你想要的一个结果。他知识截止在二零二三年四月之前。图像输入功能，他可以接受图像作为输入， 并且提供详细的分析，或者使用图像内容来指导对话。使用他的频率最高的五个提示是什么？第一个就是详细 探究，深入的了解创意内容的生成，问题解决和解释，教育，辅导和学习。多模态的进行交互。而他是如何工作的？他的工作基于几个原理， 一个就是深入学习的架构，基于 transformer 架构，这是一种使用注意力机制来处理数据的深度学习的模型。 欲训练和微调该模型呢，可以根据互联网上下文进行欲训练。欲训练的过程之中，他也可以进行自己的微调。多模特的功能啊，他能够处理呃图像输入时之成为多模特的 ai 大规模的数据集。 他是一个非常大的数据及训练的，包含广泛的主体风格和想法。语言的理解。该模型对语言的理解， 语义和语用学有深入的掌握。他能够理解和生成类似人类的文本标记化，无论输入的是文本还是图像，他可以转化为理解的一系列的标记。情感感 知啊，他有一个广泛的情感窗口，允许他记住或引入对话早期的信息。自适应的输出，该模型可以生成各种风格和语气的响应， 适应用户的提示和首都任务的预期结果。安全和舒适度，他减少了很多不安全的内容，以达到道德的标准功能。

ppt 四点零又一王炸插件 allen chat pdf 十秒钟阅读十万，加以上文字，然后迅速处理你的 pdf 文档， 并根据你所需要的内容提取关键信息。你只需要打开 gpt 四点零找到插件 allen chat ptf 上传所需要总结归纳的 pdf 文档。这里需要注意的是，不能直接上传文件，以网盘链接的形式上传 关键内容，可以一键提取。屏幕前的你是不是爽麻了，以后再也不用一页一页的看文档。

家人们谁懂啊！ gpt 已经进化到可以直接上传全格式文件，刚刚是 txt 格式，现在试试 ppt 文件，不仅能读取，还能总结分析 ppt 内容，处理 pdf 文档也是轻轻松松。 bdf 转图片一键生成，再也不用开 w s 会原谅， 还会分析文章，生成词语， 分析表格数据更是不在话下，还能生成数据图标，以后再也不用自己做数据分析了。这还不止，还能剪视频、生成 二维码等多功能。点赞关注，下期给大家演示剪视频这么全能是因为我装了 code interpreter 插件。安装很简单， 登录插 gpt， 再点击左下角的 set， 点击贝塔，打开 code interpreter， 刷新你的 gpt， 选择四 a 就可以用了。这个插件真的很牛，快去试试吧！

如何将本地文件上传到叉 ppt？ 其实只需要简单两步即可完成，作为一个 ai 工具的资深玩家，我二十八秒教会你先赞后看。打开 ppt， 用 ppt 的四点零模式，选择阿斯 kupdf 这个插件，在对话框中输入，请生成一个我可以上传本地文件的链接地址， 我将上传文档，然后呢，点击生成的链接，并在上传文档的窗口中上传你的文件 pdf。 五二的 tft、 csv 各种格式都支持。上传成功后呢，系统会给你一个文档的 id 地址，将这个地址复 复制粘贴到对话框中，就可以根据你的文档总结概括或者是随意提问了。我是培哥，我这里还有几百个 aa 工具，用发卡技巧关注我，带你玩转 ai！

gpt 四再次炸裂更新 offer 版本，这个版本几乎集成了 gpt plus 的所有功能，可无限制使用。 gpt 四再不受三小时五十次限制， 具有 plus 版本的所有功能，比如上传 pdf， 识图，联网报应三等功能，并且可以在一个对话框内使用， 甚至可以以图生图，不可谓不强大。目前官方随机挥度测试，普通三点五的小伙伴可以上去看看有没有中奖呢？

兄弟们， gdp 究极体型太来了！刚刚有些网友突然发现自己的 gdp 进行了史诗级的炸裂更新。 首先， gb 四现在可以自行选择最佳模型，还可以处理 pdf 和其他文档，比如你扔给他上百页的文档，然后他可以瞬间找到你所指的内容，并且告诉你上下文是什么。 其次也是最猛的，那就是 gpt 现在增加了 all toys 功能， all toys 啊，朋友们，就是说在这个模式下，你可以同时调用联网功能、数据分析功能、 del e 三功能等， 不需要在不同的模式之间切换了，他们自己就可以将信息在多个功能之间传递，从而完成类似 agent 的工作。比如你现在可以给他发一张图片，让他把图片中的物体补充 到生成的图像里去。你可以直接让他检索现在当地的天气信息，生成一个数据正确的天气应用图片。甚至你可以检索信息之后对信息分析，然后用 dled 三生成对应美化过的图表。 你不是在做梦，朋友一个，只要你一个指令就能帮你完成所有式的人工智能时代正在徐徐向你走来，这才是多模派的完全体，这才是 gdp 的究极体形态啊！我是彭克洲，在瞬息万变的 ai 世界为你领路！

扣的 interpret 就是 gpt 四点五，它是走向 gpt 五的最重要的一步。嘿，你好，欢迎回到 axt。 这两天我深度的使用了 child gpt 的 code interpreter， 我没有想到呀，他会在数据分析当中自己决定做了一个非常复杂的分析方法， 他会分析音乐的感情，他会画出各种分型艺术，他会分析文章，会生成中文的词云，会处理 pdf 文档，分析 excel 文件， 至于生成一个带背景图的二维码，生成一个带字幕的小视频这一类的简单任务呢，那就更是不在话下了。 那测试完之后呢，我脑袋里冒出来的首先的想法就是，如果这不是未来，那什么才是未来呢？接下来呢，我就向大家展示一下这些功能。更重要的是啊，演示怎么样 一步一步的去引导 chad g p t 去深入到他的各项任务当中去，你不会在别处看到同样的展示，如果你能坚持看到最后啊，相信你也会感到震撼，否则的话，你可能会觉得 cold interpreter 也没啥大不了的。好，咱们开始。 首先呢，我们看一下他的中文词云，以及对 pdf 文档的处理。我们先给他上传一个中文的小说被讨厌的勇气，然后让他生成这个文件的词云，结果看起来像是一堆乱码，那我就给他上传一个中文的字体文件， 虽然他说他觉得结果不理想啊，但实际上他已经生成了中文的词云。但是目前这个词云的问题呢，就是他有太多不该出现的词了，比如说各种 连接词啊，语气词，包括青年和哲人，这两个人本来就是这本书的主角。好，我们让他把这些词删掉。 好，我们看到他生成的这个词语啊，还是有很多不该出现的词。我们呢给他上传一个中文的停用词的文件，也就是说是一个包含着所有不需要的词汇的文件。 好，这下呢，他声称的结果虽然还是有一些多余的词，什么是啊好吧之类的， 但是呢，已经比刚才前两次没有停用词的时候给出的结果好很多了。那么我们看他能不能总结下这本书的要点，根据词云做出的一些初步推测 人生活自己问题，他暗示到这本书涉及到一些关于人生活自我认知和解决问题的主题等等，这些基本上是偏差不太远的，因为这本书就是阿德勒心理学的一本书。好，到这里啊，我们可以看到他对中文 pdf 文档的处理是没有问题的， 而且你只要给他中文的字体文件，他也能没有任何问题的生成中文的词云。同时呢，如果你生成词云不仅仅是为了好看，而是为了有用的话呢，那你就需要给他一定的停止词，停止词列表越全，那么他生成的词云最终的效果也会越好。 好，看完了中文的 pdf 文档呢，我们接下来看一下英文的 pdf 文档怎么样。好，那这次呢，我就给他上传了一个英文的 pdf 文档，就是 gpt 四的一个论文，然后让他建立这个英文文档的 pdf 文档的词语。 那这下他自己就知道他要去移除一些常见的英文体用词了，然后生成词云之后，他主动的对这个词云进行了解释，比如他说 gp 四，这是文件的主要主题，可能是一种技术算法或者工具的名称 model， 这可能表示文件在讨论一种或多种模型等等。 整个的解释呢，很准确的描述了论文当中的主要内容。然后呢，因为我在这个 gpt 四的论文之前啊，给他上传过一个英文的 pdf， 让他去生成词音， 但是呢，因为那个 pdf 文档主要就是主要都是些图形嘛，所以他就没有办法去提取当中的所有的文字，那我就要求他你不用提取文字了，你把这个 pdf 文档呢给我转成图片，然后呢压缩成一个压缩包给我，他就很顺利的呀，把这个 pdf 文档每一页给转换成了一个文本文件，然后呢把所有的文件压缩成一个压缩包，打包让我进行下载，这就可以体现出啊，掐机 pd 的扣的 interpret 啊，它对基本的 pdf 处理已经是没有问题的了。好，看完了 pdf 文档的处理呢，咱们接下来看一个轻松一点的， 首先生成一个带字幕的小视频，我们可以看这个小视频啊，我要拿到中间来一个缩放的小视频，然后下面呢，他有他自己生成的字幕， 还有这种大家可能看到过的一些用 code interpret 生成的视频，就是把一个图片循环的滑动， 那让 cody interpreter 去做这种类似的这种视频呢，很简单的，一个 python 的初学者呢，都能很快的自己写代码来搞定。那这个呢，我们就不去详细的讲解它，那我给大家简单说一下 下这个小视频的生成过程就可以了。这个视频呢，实际上是首先你用 midjani 它的无穷的缩放的功能，缩小的功能做出一系列的图片，比如说我这边做了八个图片，然后呢就把这些图片直接丢给 code interpreter， 同时你给他简单说一下这些图片大概的内容是什么，然后就让他去根据这些图片去生成一个视频，然后让他根据你告诉他的内容来给他配上字幕， 那最终的结果就是这样，他生成一个不断循环播放的，看起来还挺好玩。好，还是同样类似于这种图形和视频的处理呢，很简单。 那接下来呢，我们来看一个也很简单，但是相对来说有一定的实用性的功能，也就是可以让他生成一个二维码，尤其是啊，可以让他生成一个带图片背景的 二维码，看起来稍微的炫酷一点。好，我们来看一下。好，首先呢我让他把我的博客网址 x 留点 com 生成二二维码，并且显示出来， 他上来就说呀，他没有办法访问互联网来生成二维码，然后呢他说我可以给你提供一个拍成代码，然后就把代码给我了，那明显就是因为我给他的 propt 说的没说清楚，让他误解我的 propt 了，他肯定是认为我想把我的网站上的内容给生成二维码，所以呢我就给大家澄清一下， 那这下就没有问题了，他首先就生成这个非常标准的二维码，当然也没有什么美感，那为了让这个二维码好看点呢，我就给他上传一个图片，然后我就告诉他，我给你上传那个图片，请你把这个图片作为二维码的背景，没有问题，他就生成那个带背景 的二维码，那这样看起来就好看一些，只不过呢图片看起来不是很清楚，然后我就让他，你能不能把图片显示的更明显一些呢？ 但是呢，你要依然要保证这个二维码是能够被扫出来的。好，接下来他就把这个二维码给更新了一下，然后说他把这个白色的二维码背景啊，把这个白色的二维码给他替换成了一个淡蓝色，来增加整个二维码的一个可见性。图片的可见性看起来呢稍微好一些， 好还是一样生成二维码呢？这个也是很简单的一个事情，这个没什么大不了的，很多工具都能干 好。看了几个小视频二维码这样的轻松简单的小功能呢，接下来呢，我们就进入到他的重磅功能的演示了，首先还是他的最强项数据分析好，首先让他分析的呢是给他的一个 电影数据的文件，在这个电影数据的分析过程中啊，最后他给出了一个让我非常惊讶的一个分析结果。我们先不着急，慢慢的看到最后这个视频当中分析数据所用到的 cs 文件。他的下载地址呢，可以看我的 vlog， 看我的网站， 然后视频当中有用的一些文字内容啊，或者更详细的一些讲解以及链接等等，我都会放一份在我的网站里面，在我的 newslet 里面， 如果你对这些具体的内容感兴趣的话呢，你可以去我的网站看我的 newsletter， 更简单的方式呢就是你直接订阅我的 newsletter， 这样当我有新的内容的时候呢，你就会得到通知， 网站的地址就在描述栏当中。好，首先呢，我们就让他把电影的数据文件做了个简介，这个文件内容有多少列，多少条，记录，每列的名称以及他的中文意思。 他就告诉你这个数据集呢，他就包含了四千三百八十条记录，一共有十四列，每一列的名称和中文意思如下，这就包括电影标题，制作日期，电影类型，时长，导演名称，导演职业，导演的出生年份，去世年份， 还有电影的评分，评分人数，赞同指数，制作预算和票房收入。那接下来呢，我们就让他把列名改成中文，因为这个数据文件的列名都是英文嘛，我们看起来方便一些，就让他改成中文。同时呢，为了让他后续更好的去做各种分析图表，那我就把中文字体文件也一并传给他。 那从前面我们就知道了，如果你不给他中文字体文件，因为他没有内置的中文字体吗？他给你的图形是没有办法去显示中文的。好，我们给他中文字体文件，然后让他把列名都更改为中文。同时呢， 让他根据这些数据啊，去进行一下这个电影的票房分析，看看他能给我们给出什么样的分析结果 好。他直接给我们给了出了三种不同的图表分析，来分析电影的票房收入。这就包括全球票房收入的镶嵌图，电影评分的值方图，以及制作预算和全球票房收入的关系。还是很漂亮的三个图形。 然后呢，我继续让他用一个图形来展示 top 十电影的评级，票房收入，导演以及他的电影类型，然后让他告诉我你是根据什么条件来确定 top 十的。 那这里实际上就体现出了 chat g p t 的扣的 interpreter 和直接用 python 来写代码，然后去运行代码的一个区别 就是 chatt， 他本身他是具有自主意识，自主能力的，如果你没有给他一个很明确的指令，比如说我让他去分析 top 十，我没有告诉他你一定要去按照票方收入来给我分析 top 十的话，他自己给自己来决定他用什么方式来给你一个 top 十的名单，而且呢，还给出一些很合理的理由， 这就是他比较强的地方。好，我们给我们看一下，他给出了一个 top 十列表，在图表当中呢，蓝色的柱状图表示了每部电影的全球票房收入，红色的点代表了每部电影的平均评分好，他是怎么挑这 top 十的？他实际上就是按照票房收入来挑的 top 十。 然后呢，还给出了一个简单的总结，有很多都是动作片好，然后卡梅隆的电影呢，在这个电影当中占了三部。那我就问他，导演对电影的评级和评 票房哪一项影响更大呢？这 gp 根据相关性的计算结果就是导演他和平均电影评分以及平均全球票房收入的相关性系数是零点二零七，说明这个相关性不强。 也就是导演啊，是谁他对电影的评分和票房收入影响不显著，这有点出乎意料啊，我一直觉得导演应该对这些影响挺挺显著的，但是拆了 gpa 给出的结果不是这样。 好，那么我就问他，根据这些数据，你能够分析出对票房影响最重要的因素吗？他还是使用同样的相关性系数的 计算方式，然后对所有的因素进行了一下总结，计算这些因素就是电影时长平均评分、评分人数、赞同指数、制作预算最后给出的结果。 我是电影在国内的票房收入跟全球票房收入的相关性最大，其次是电影的制作预算和电影的评分人数。那基本上就是来说，拍电影花的钱越多，他最后的票房收入也就越高，这还是有很强的正相关性的 好，接着问他，你能创建出十个图形来展示不同的数据吗？最后请你对每个图形给出一个简短的解释， 那实际上我在测试当中的这些问题啊，都应该属于是开放式的问题，我并没有要求他你根据票房收入给我画一个折现图，那这种呢，应该是非常简单就能做到的事情。 那开放式的问题呢，实际上就是不但体现了 code interpret 它编程的能力啊，还体现了恰机不替他本身的一个理解和推理能力。所以说呢， code interpret 虽然它本质上就是一个 python 的解释器， 然后 charge t 他会编码，但是结合起来，你这么一想啊，这就相当于一个很厉害的 ai 呢，也就是 charg gpt， 他手上有了一个非常趁手的工具。那这就比较厉害了，也许 codent prater 他不能完全的取代数据分析师，但是呀，他会极大的抬高数据分析师的门槛。 好，他给出了十个漂亮的图形，然后呢，这些图形是都是什么图形呢？全球票房收入的镶嵌图， 电影评分的值方图，制作预算和全球票房收入的关系，电影评分与全球票房收入的关系等等等等。图形很漂亮，中文列名没有显示出来， 那这可能是他忘记了，我曾经给过他一个中文字体文件了，提醒他一下就好，提醒他之后重新又绘制了一把。但是呢， x 轴和 y 轴的中文没有出来，那 这个我们暂时先不管他了，因为这个不是什么大的问题，他能够显示中文，这个已经是验证过的，所以我们就先放过这个问题。那么下面再给他一个最开放的一个问题了， 你能根据这些数据做出一个你认为最复杂和最有趣的分析吗？请用图表来表示，并且给出简短的解释。那这一步呢，我确实完全没有想到呀，他居然做了一个剧类分析，他用 kings 的一个剧类算法呀，把电影给分成了三类， 根据电影的多个特性来分成了三类。具体算法呢，它本身就是集体学习当中一个非常常用的一个算法。但是呢，那让 code interpreter 去画一些折线图，直方图， 甚至是散点图，热力图等等。那这些呢，可能都是一些低级水平的一些工作，也就相当于是一个低 级别的数据分析员。但是到剧烈分析这个层次呢，他就可以算得上是一个终极的数据分析员了。而且关键是，这不是我要求他这么干的，是他自己去想到要做这么一个分析的 好。结果呢， x 轴和 y 轴还是没有办法显示中文，那我就把这个问题提给他，就说你的 x 轴和 y 轴无法显示中文啊， 只要你告诉了他他的问题在哪，他很快就自己进行了一个修正，修正后的结果就显示的非常正常了。所以说呀，后的 interpret 做数据分析啊，确实还是一把好手。那我们接下来看一下，他能不能处理 excel 文件呢？ 同样，我们给他提供一个 excel 的数据文件，因为这些文件都是大家比较常用的，因为我也不知道他能不能处理 excel 文件嘛。我就先问他，你能处理 excel 文件吗？他说我可以，那我就给他上 传一个 excel 文件，这个文件呢，是薪水的一个数据文件数据集。那我们就不用演示太多的功能了，我们就让他直接根据这个数据文件来生成一个最有意义的图形，并且进行简短解释。 好，那是他生成的结果是什么呢？就是员工的工资和工作经验之间的关系。并且呢，颜色显示了教育程度的差异， x 轴表示工作经验的年度年数，外轴表示工资，每个点代表一个员工，颜色表示他的教育程度好。最后的结果呢，基本上跟我们大家的认知是一样的， 工资随着工作经验的增长而增长，不同教育程度之间的工资差距相当明显，尤其是在高工作经验年数的员工当中，拥有更高教育程度的员工往往有更高的工资。那基本上呢，从数据分析当中我们 就可以看到， code interpret 对常用的数据文件 csa excel 做一些我们日常所需要的一些数据分析应该是不在话下了，这会极大地提高大部分人的工作效率。 好，看完了枯燥的数据分析之后呢，我们再来看一点，轻松的调剂一下心情。我们让他去绘制一些漂亮的图形。 首先，我们问他，你能不能绘制一个奥德布洛特集合，然后并且以合适的格式展现出来呢？ 你可以选择图片， gp 或者 mp 四的视频。好，他表示他可以画一个精彩图片啊，但是 gp 和 mp 四呢，可能没有办法去展示。所以呢，如果你需要 gp 或者 mp 四的视频，他可以生成文件，然后让我下载好。他首先生成了一个精彩图片。这个图片你看起来没什么 大不了的，而且可以说得上很难看。那是因为他的分辨率和迭代次数很低。那我就让他给我一个更高分辨率和更多迭代次数的 mp 四文件吧。那第一次尝试呢，他失败了，因为这个时间太长， 肯定是计算量太大，所以他要降低分辨率和叠摘次数。然后呢，在允许的时间范围内完成。好，这下就给我生成了一个简单的奥德布洛特集合的图形。 从这个视频上，你还是看不出来这个图形有什么大不了的地方。其实真正的奥德布洛特集合呢，他的是图形是这样的。 这个梦幻的图形啊，叫做奥德布洛特集合。他在任意小的尺度上都拥有着错综复杂的模式。尽管许多模式看起来很像，但是没有两个是完全相同的。因此，你也没有办法通过复制和粘贴 来做出这个图形，更没有办法对他进行高效的压缩。那这么复杂的图形呢？他只是来源于一个非常简单的公式的重复计算。那接下来呢，我也不指定让他生成什么图形了，让他自己来决定生成一个分型艺术吧。 那我就让他，你能自己创造出一个具有同样美感的艺术吗？他说当然可以，我给你创建一个居里亚集的分型，好，直接创建出了一个居里亚集的分型效果，看起来是不是也很不错呀？好，参观那点艺术图形。经过了简单的休息之后呢，我们来继续再看一个 code interpret 对音乐文件的分析。首先呢，我给他上传一个歌曲的 mp 三文件，让他进行分析，那为了防止他从这个歌曲的文件名获得这个歌曲的信息啊，我们就把这个文件名 改成一个毫无意义的文件名，比如说就给他改成，我不告诉你， ok， 不要逗他了，我们就改成一就好， ok 了。一点 mp 三好，上传文件，我告诉他这是一首歌曲的 mp 三文件， 请你绘制出频谱图。然后呢，你尽可能的去理解这首歌曲，告诉我这首歌曲的感情，他是关于什么的，以及你觉得他好听吗？ 首先啊，他说他可以创建频谱图，但是呢，作为人工智能，他不能干这个，不能干那个。 ok， 我们先看看他的频谱图，好，频谱图没有问题。 然后他继续表示他在分析情感方面能力比较弱。然后呢，好不好听，他作为一个人工智能呢，他也没办法评价，那这时候呢，我们就稍微鼓励他一下吧，然后让他，你不用管我怎么想，你 做出你自己的一个评估就 ok。 好，我就告诉他，根据你所具有的能力，对歌曲进行你所能做到的分析，包括根据音乐特性所能推断出的情感， 以及作为一个人工智能的角度，对歌曲的好听与否做出自己的评估，不用考虑准确性。好，他就对歌曲啊，从节拍，他的频谱对比度以及什么频谱之心这些方面呢，还有频谱的降落，零交叉率 等等我都没有听说过的一些术语呢，进行了分析。那基于这些特性呢，他推断出这首歌有一种中等的节奏和较大的能量水平，可能是一种积极或者快乐的情绪。当然他说这只是一种推测了， 至于好不好听呢，他认为这首歌没有特别突出，没有特别好，也没有特别差，一般般。 然后呢，还不忘给自己留条后路。说他的评估呢，只是基于统计分析，然后每个人有每个人的爱好，那这首歌到底是什么样的，到底好不好听呢？我们大家可以来一起来听一听。 好，如果 code interpreter 的运行环境啊，没有受到诸多的限制，那么我相信 code interpreter 它可以生成更加酷炫的效果。 虽然 chat gp 的扣子 interpreter 他不会像有些人说的那么夸张，一下子可以抹去几百亿的数据分析的市场， 但是就像我之前说的， coding top right 的出现，他极大的提高了数据分析的门槛。所以未来你只需要掌握一种技能，那就是驾驭 ai 的能力。如果你想从现在开始呢，就请加入到我的 ai 和自动化课程当中，链接在描述栏里。 同时呢，也请你关注我的 newsletter， 后续将会有更多的重磅内容。好，今天就到这里，咱们下期再见！

大家好，这里是欧神说 ai， 今天又来向大家介绍实用插件。在这个信息爆炸的时代， 我们可能经常需要快速总结或者分析大量的数据。现在借助 check gpp 四点零的插件，我们将演示如何建立一个 ai 知识库，来帮助我们读取并分析大量的数据，然后更加精确地回答相关的问题。 文件读取的插件已经有非常多，我们将简单的演示 pdf 的读取。使用 pdf 文件的摘要获取功能， ai 会阅读整个 pdf 文件，然后提供一个总结。使用语意查询功能， ai 会在 pdf 文件中搜索相关的信息。我们可以使用它来 进行市场研究，通过分析行业报告来了解市场趋势。也可以使用它来进行数据分析，从 pdf 中的数据得出有价值的意见。文件读取类型的插件提供了一种革新的方式来分析数据，让人工智能秘术的实现成为了可能。 这就是我们今天的视频，欢迎点赞关注并在评论区留言，感谢观看，我们下次见！

gbt four plus 已经更新了五百多个了，在使用大量的插件后，我认为有一款插件明显要强于其他所有，他也顺利的纳入了我的推荐名单中。我给他的评级啊，是 a 加级，但是我几乎在网上找不到任何深度介绍如何使用他的人。所以这条视频啊，我将通过我自己的认知和思维，利用 ai 工具来真正提高你的工作和学习效率。 无论你是做学术、写小说，做投资，还是做市场营销，自媒体等等，这个插件都非常的实用，建议你务必要掌握。内容可能略长，但如果我是你啊，我不会轻易离开，因为这里面会揭秘一些隐藏的功能和使用它的秘密技巧。 这款插件啊，就是阿斯科 uopdf。 长期关注我的朋友应该知道，我在高考作文的时候啊，曾使用他来模拟了高考阅卷，老师帮助我做过一次作文评分，但这肯定并不是他的所有。今天，我将使用科学的方法来扩展他的三大能力帮助你，第一，提升学习效率。 第二，提升阅读的深度。第三，进阶使用技巧。好了，我们现在开始吧。首先，老规矩啊，打开 gp four， 找到插件，安装 askuopdf， 你有两种方法可以让缺 gpd 阅读你的 pdf 文档。第一种呢，是直接复制以点 pdf 结尾的 url 地址，比如啊，我会去 rxv 找一些论文，打开，然后直接复制这个 url。 第二呢，通过网站上传，你也可以通过 ask your pdf 官网上传四十兆以内的文档。当然，你也可以通过第三方的工具，比如这个网站可以上传一百兆以内的文档。 再或者呢，你也可以通过以下这个网站将内容切割，然后再分布进行上传。好，准备就绪啊，请记住，我们的目标啊，是让工具来完成我们的任务，不要让工具限制我们的思维， 提升阅读效率。我阅读的高效秘诀是，首先快速阅读目录，掌握大致内容。其次呢，设定多个问题，因为只有带着问题阅读，才能大幅度提高我们的专注力和理解能力。基于这个方 法论呢，那我设定了以下两个通用的 prom， 大家可以自行来去阅读。当然，你也可以根据你自己需求修改这个 prom。 比如啊，在做学术方面的研究，你可以尝试调整你的命令为这样啊，让他可以更匹配你自己。 sql pdf 的话，相比于其他很多的插件啊，比如 link reader 啊， travel with your pdf 啊， welpiler， 它最好的地方是直接能够给出原文的页码，方便你阅读的时候进行定位。正确使用这个方法，可以让你大幅度提升你的 效率。那提升阅读深度，如果你想更深度的去掌握内容，请记住啊，真正深度思考啊，是在于你能够使用自己的语言阐述一个你学到的观点。这里啊，可以参考大名鼎鼎这个 famer 学习法。形成观点的核心啊，是在于信息维度的多样性。所以啊，你可以借助 gpt 的这个能力啊，比如我们是在读一本小说书这样的 prompt 啊，为了内容的精准性啊，我建议大家也可以同时结合其他的一些插件，比如 boxcrap 这样的信息的维度呢，就可以大幅度扩展起来了。好，记住我前面说 说的深度阅读目标是为了掌握学习的内容，对吧？那么现在这条重要的 problem 来了，请记住这个指令，这才是我们真正的阅读的目的。进阶使用技巧第一，多个文档同时对比，那这个技巧呢，特别适合一种学术的参考，你只要按照前面这个步骤上传多次文档，并且呢可以给予你的圈区 bt 这样的一个指令， 这样呢，我们就可以快速的把多个不同的内容然后放在一起来进行对比，同时找出我们认为最有价值的内容。第二呢，让雀 gbt 掌握文档知识，甚至呢说出更有意思的内容。这里啊，我推荐大家可以回去看看我这个高考作文这个视频啊，我让雀 gbt 扮演了一个高考的月月老师，那核心是在于他掌握了打分的方式，然后呢，给 pdf 中所有内容分别进行打分， 通过融汇贯通这种方式啊，如果你有足够的创造力，你完全可以尝试一个不受缺的就被对话脱款限制的万字以上的虚拟角色。再或者呢，我可以将所有的短视频爆款内容放在文档中，根据我的需要呢，随时呢帮我 生产和学习。对应的爆款内容的输出格式还是一样，千万不要被死记硬背的公式和指令限制了你的创造力，也千万不要看到每一天无数的 ai 新闻 ai 工具来冲昏了自己大脑，其实大部分你用不上，甚至和你没有任何关系。如果你的思维和动手能力足够强，深度理解和掌握一些基础的工具， 完全可以给你的工作和生活带来革命性的变化。如果你有兴趣想要我的这个所有的指令和资料啊，欢迎去首页去联系小助理咨询领取。好了，今天就分享到这里啊，拜拜。

大家现在都知道 gbt 可以输出文本内容，但是有没有想过用它来整理文档呢？来解放我们的大脑。其实这一招很好用，可以帮你提升效率，合理摸鱼。 我们找到了一份贵州茅台上半年的年报，如果你要做一份竞对分析，这种报告至少要找五家以上。 现在将文档上传到 gp 四中原声 data analyst 中，然后提出你想要的数据维度。比如说我询问的是业绩亮点，还有一个就是潜在的风险点，经过几分钟的等待， ai 就可以给你提供一份可用的文档。 然后我又找到了一份迈凯希关于新能源汽车行业的趋势展望分析的报告，我询问了关于二三年中国新能源汽车的前景， g p t， 不光给出我几个 层面的分析，还能制出数据图。当然了，你也可以给出更多的维度的询问，数据分析将会更加的全面。点赞关注，带你了解更多 ai 好玩应用，感兴趣的朋友可以私信我。