Open AI的 Canvas 模型在准确性上比仅使用提示指令的零样本 GPT-4o 提高了 30%，在质量上提升了 16%。

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在OpenAI的产品生态中，Canvas占据了至关重要的位置，或许预示着公司在产品方向上的重大转变（这仅是个人猜测）。

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业内人士纷纷表示，这是ChatGPT今年迄今为止最具影响力的更新之一。而OpenAI的CEO Sam Altman则以幽默的方式指出，Canvas中的“添加表情符号”功能可能是公司迄今为止推出的最佳特色。

Canvas不仅仅是一个简单的功能更新，它可能标志着OpenAI在用户交互体验上的一次重大升级。通过引入更加直观和多样化的工具，Canvas使得用户在使用ChatGPT时能够享受到更加个性化和高效的服务。这一举措无疑为OpenAI在竞争激烈的人工智能领域中增添了新的竞争力。

业内分析人士普遍认为，Canvas的推出不仅提升了ChatGPT的实用性，也为OpenAI未来的产品开发指明了方向。有观点认为，Canvas可能只是OpenAI更大范围产品转型的开始，未来或许会看到更多创新性的功能和服务上线。

Sam Altman对Canvas的评价虽然带有调侃，但也透露出他对这一功能的高度认可。他提到，尽管“添加表情符号”看似简单，但却极大地提升了用户的互动乐趣，这正是OpenAI一直以来追求的目标。

OpenAI研究主管Karina Nguyen表示，Canvas代表了她心目中“终极AGI界面”的雏形——一个能随人类偏好不断进化、自我变形，并创造全新人机交互方式的“空白画布”。

对于写作和编程任务，Open AI改进了正确触发 Canvas 决策边界的能力，分别达到了 83% 和 94%，相比之下，基准的零样本 GPT-4o 仅通过提示指令达到了较低的表现。

在写作和编程任务中，Open AI优先优化了 Canvas 目标编辑功能。使用 Canvas 的 GPT-4o 比基准的提示式 GPT-4o 整体表现提高了 18%。

人类评估对 Canvas 模型的评论质量和准确性功能进行了考察。Open AI的 Canvas 模型在准确性上比仅使用提示指令的零样本 GPT-4o 提高了 30%，在质量上提升了 16%。

在具体功能层面，大家已经讨论了许多，接下来，我想分享一下个人的看法。

在ChatGPT发布至今，尤其是在今天Canvas更新之前，我有以下几个认识：

1、底层技术 vs 产品设计：OpenAI的侧重点

如果将AI工具划分为“底层技术”和“产品设计”两大类，显然OpenAI过去更专注于底层技术的研发，主要致力于提升大模型的能力。这一策略使得OpenAI在AI基础研究领域处于领先地位，为其后续的产品创新奠定了坚实的基础。

2、ChatBot时代的主导者：OpenAI的引领作用

随着生成式AI的兴起，早期的AI产品形态主要是ChatBot。OpenAI在设计语言、交互方式，甚至底层逻辑上都起到了引领作用。可以说，ChatGPT的外观和功能几乎成为了行业标准，其他公司纷纷效仿。例如，网页浏览、代码解释器（Code Interpreter）等插件功能，以及GPTs的推出，都是OpenAI带动的潮流。除了Claude推出了Artifacts外，市面上很少有ChatBot类工具在产品上有突破性的创新。

3、对话交互的局限与未来：LUI与GUI的博弈

以对话为主要交互方式催生了所谓的LUI（语言用户界面）。一些极端观点认为，LUI符合人类天然的对话习惯，学习成本几乎为零。

然而，现实中选择LUI还是GUI（图形用户界面）更像是在选择使用智能音箱还是传统的机械开关来操作家电。LUI并不总是比GUI更精确或直观。

此外，即使是对话式交互，当前的AI仍然需要依赖提示词工程（Prompt Engineering），无法完美理解和解决用户需求。因此，在AI技术尚未成熟到可以通过一句话解决问题之前，优秀的产品设计和简洁直观的GUI依然拥有广阔的市场和长期的存在空间。

4、市场机会与OpenAI的竞争策略

无论OpenAI是主动选择（公司战略导向）还是被动形成（产品研发资源有限），当前的AI产品设计格局为GPT-Wrapper这样的创业机会留下了大量市场空间。这类创业公司利用OpenAI的API开发产品，为市场提供多样化的解决方案。值得一提的是，去年5月，Sam Altman在一次小范围会议上明确表示，OpenAI不会与其API客户形成直接竞争，这为GPT-Wrapper类创业公司提供了良好的发展环境。