文章主题：自然语言编程, 量子位, QbitAI, 人工智能
克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
自然语言编程，在Jupyter里就能直接完成了！
这款由MIT华人博士生打造的插件，实现了编程工具与GPT-4的无缝衔接。
加载好之后，只要「说」出自己想要的程序，就能得到代码并直接调试运行。
结合ChatGPT和Jupyter的名字，作者将其命名为Chapyter。
Chapyter发布后，vscode用户投来了羡慕的目光，并期待自己有朝一日也能用上。
而作者也回应说，适配更多平台的版本已经在路上了。
在Jupyter中直接用自然语言编程
Chapyter究竟和之前的Colab有什么区别呢？
开发者列出了一张表格：
在Jupyter中，Chapyter直接用自然语言就能编写程序，还能自动执行。
比如我们想要求斐波那契数列的前50项分别是多少：
可以看到，Chapyter不仅给出了代码，还直接跑出了结果。
此外，Chapyter还支持调用旧代码和执行结果，进行一些新的操作。
比如此前的程序生成了一些数据，我们就可以直接调用这些数据生成可视化图像：
担心AI生成的代码不靠谱？没关系，你可以随时无缝切换到人工，对代码进行debug。
Chapyter所采用的所有提示都是公开且透明的，用户可以在GitHub项目中的Program.py文件中直接查看到这些提示。
除此之外，由于Chapyter使用的GPT是API版本，不必过度担心隐私泄露问题。
因为根据GPT API的用户协议，通过API方式进行的对话不会被用作模型训练。
轻松完成部署
Chatpyter的部署过程十分简单。
在Python与Node.js环境中，若要在命令行界面轻松安装chapyter，只需输入「pip install chapyter」即可。
需要注意的是，安装过程会将Jupyter升级到4.0以上版本，可能会引起环境变化。
安装好之后，在环境变量中设置GPT的API key和组织名称，部署就完成了。
使用时在Jupyter中输入「%load_ext chapyter」就能启动Chapyter了。
更多详细教程，可参阅GitHub页面中examples目录下的说明文档。
作者简介
Chapyter的作者MIT的华人博士生Shannon Zejiang Shen。
他在NLP领域具体的研究兴趣是科学、法律和医学方面的语义理解。
在HCI领域，Shen也在研究人类（特别是专家）与AI模型的交互方式。
GitHub项目页：
https://github.com/chapyter/chapyter/参考链接：
[1]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/15269v8/p_chapyter_chatgpt_code_interpreter_in_jupyter/ [2]https://www.szj.io/— 完 —
量子位 QbitAI · 头条号签约
关注我们，第一时间获知前沿科技动态
AI时代，拥有个人微信机器人AI助手！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
搜索微信号AIGC666aigc999或上边扫码，即可拥有个人AI助手！
