代码解释器模式是GPT-4中的一种新特性，它能够在自然语言输入和代码执行之间建立更清晰、更精确的桥梁。这种模式下，GPT-4可以解析用户输入的自然语言指令，转化为可执行的代码，然后返回结果。
当然该模式和Plugins（插件）模式一样还处于Beta阶段。
在实际使用中，我发现这种模式有以下优点：
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更高的准确性：GPT-4在解析自然语言指令时更加准确，例如，我可以直接说 "计算这个列表的平均值"，GPT-4可以正确理解我要做的事情，并生成对应的代码。
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更好的交互体验：在我使用过程中，GPT-4可以对我的输入进行反馈，如果它不能理解或者需要更多的信息，它会询问我，而不是直接执行错误的代码。
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更强的扩展性：GPT-4能够理解更复杂的指令，比如我可以说 "创建一个函数，这个函数可以计算一个列表的中位数"，GPT-4可以生成正确的函数代码。
使用实例：
相比于GPT-3.5，GPT-4的代码解释器模式有了明显的提升：
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更强的代码生成能力：GPT-3.5虽然可以生成代码，但是在理解复杂的自然语言指令上还是有些困难。GPT-4在这方面做得更好，它可以理解更复杂的指令，并生成正确的代码。
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更好的交互体验：GPT-3.5在处理不明确的指令时，有时会直接生成错误的代码。而GPT-4在遇到不明确的指令时，会询问用户获取更多信息，这提高了用户体验。
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更强的扩展性：GPT-3.5在处理复杂的编程任务时，比如创建函数或者类时，有时会有困难。而GPT-4可以更好地处理这些任务，生成更复杂的代码。
总的来说，GPT-4的代码解释器模式提供了一种更直观、更精确的方式来利用AI生成代码。虽然GPT-3.5已经表现得很好，但GPT-4在代码生成、交互体验和扩展性上都有显著的提升。这使得GPT-4不仅对开发者，对一般用户也更加友好，大大降低了使用AI的门槛。
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