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Open AI的联合创始人Greg Brockman受邀出席“2023TED”大会，并在现场分享了多个ChatGPT Plus（GPT-4）未发布的新功能和插件。根据Greg现场演示视频（视频链接），GPT-4已具备了跨业务流程、平台、系统的端到端超级自动化功能。这也是前段时间开源应用Auto-GPT的招牌功能（github接近10万颗星）并获得Open AI的赞赏的功能。这将标志着人工智能领域将迎来通用人工智能（AGI）历史性时刻！
Greg给我们演示了以下几种场景，让我们得以窥见不久（也许是今天下半年），我们面对是怎样强大的ChatGPT。
模型 + 插件实现跨业务流程
在现场视频中，我们可以看到未来的ChatGPT的聊天网页，在选择模型的右侧还会多一个选择插件的选项。
开始，Greg向ChatGPT出了一个问题：为TED演讲大会准备一个晚餐。
网页输出了整个菜品介绍和制作方法
接着，网页调用OpenAI公司的另外一个AI绘画产品DALL.e模型插件，生成了晚餐的效果图。看起来非常丰盛
Greg再经过一些指令，与购物网站的插件相连，把这些菜的原材料都按计量添加到网站的购物车里面了。
最后，Gerg还与推特插件链接，顺便让ChatGPT发了一条晚宴朋友圈（tweet）。
这一顿行云流水的操作，赢得了现场掌声。这也让我们思考，人和AI到底是什么关系？
打通了各个工具的统计调用之后，AI就可以像人一起执行更复杂的任务。人也许只需要进行最后的检查和付款。
强大的数据分析能力
Gerg做了第2个演示。先给大家展示一张excel表格，里面内容是1993年到2023年这个时间段内，所有关于人工智能研究的论文列表，每一行只是一个论文标题。
接着，Greg选择Code Interpreter模型，把这份表格导入到聊天界面
然后，ChatGPT就会根据这个表格里面的论文标题，把所有文章都找到汇集并进行分析
完成分析之后，现在的ChatGPT就是在短短几十秒学完了几万篇论文的高材生了，你可以问他关于这个论文里面的所有问题。
制作数据分析表格
生成词云
同时我们在演示视频中，可以看到未来的模型将分4种：GPT-4、Browsing、Code Interpreter、Plugins
是时候了
模型更加强大，流程更优化，ChatGPT的想象空间也很大。它能力的上限在哪里，这是一个不好回答的问题。但我们看到有已有能力，已经以每天的尺度来更新。就像最后主持人说的，我们必须重新思考做事的方式了。
