自两年前 ChatGPT 发布以来，主流 AI 均以对话形式进行交互。传统的对话式界面可以直观看到反馈结果，但在需要深度编辑和协作的项目中就略显局限。为了解决此问题，几个月前 Claude 就发布过 Artifacts 功能（Claude 3.5 免费可用，对话互动再升级！），用来拓展原有对话。而现在 ChatGPT 也推出了 Canvas（Introducing canvas[1]）来应对更加复杂的交互需求。
目前，OpenAI 已经向 ChatGPT Plus 和 Team 用户推送 Canvas，企业和教育用户将在下周获得访问权限。当 Canvas 测试版结束后，会向所有 ChatGPT 免费用户开放此功能。
什么是 Canvas？
Canvas 是基于 GPT-4o 特别训练的一个模型（专门为写作和编程任务设计的协作工具），能够在需要时自动触发 Canvas 界面，并根据用户的需求进行精准的内容编辑和修改。为了让 GPT-4o 更好地与用户协作，OpenAI 的研究团队通过一系列自动化评估和合成数据生成技术，优化了模型的核心行为。这些行为包括生成多样化的内容、进行定向编辑、重写文档以及提供行内反馈。
补充细节
OpenAI 通过 20 多次自动化评估来衡量模型的改进，使用了创新的合成数据生成技术（例如从 OpenAI o1-preview 中提取输出），以加速解决写作质量和用户交互问题，而不依赖人工数据。
在训练中遇到的关键挑战之一是如何定义 Canvas 的触发条件。OpenAI 教会模型在处理复杂任务时触发 Canvas，例如“撰写关于咖啡豆历史的博客文章”，并避免在简单问答中过度触发，例如“帮我做晚餐新菜谱”。模型优先提高“正确触发”的准确性，即便牺牲了“正确不触发”的表现，最终达到了 83% 的准确率，相比于基准零样本 GPT-4o 显著提升。
另一个挑战是，在 Canvas 触发后如何调控模型的编辑行为，尤其是在定向编辑和重写之间做出选择。OpenAI 训练模型在用户明确选择文本时执行定向编辑，其他情况下倾向于进行重写。随着模型的优化，这一行为会持续改进。
最后，生成高质量注释也面临着困难。不同于前两个功能，这无法通过自动化轻松评估，因此使用人工评估来衡量注释的质量和准确性。结果发现，Canvas 模型在准确性方面相比于基准零样本 GPT-4o 提高了 30%，质量提升了 16%，说明合成训练比单纯的零样本提示更能显著提升模型的表现。
Canvas 核心功能
借助 Canvas，用户可以通过突出显示特定部分，让 ChatGPT 关注并提供行内反馈和建议，类似于专业的文稿编辑或代码审查员。同时，用户还能够直接在 Canvas 中编辑文本或代码，增强对项目的掌控力。Canvas 还配备了一个快捷操作菜单，用户可以通过菜单执行各种实用任务，如调整文稿长度、调试代码，甚至恢复之前的版本（实测只能恢复上一版，不能跳跃恢复），使工作流程更加高效灵活。
快捷写作
对于写作任务，Canvas 提供了更改阅读水平、检查语法和添加表情符号等选项，使创作过程更加高效和多样化。
提出修改建议：ChatGPT 提供行内建议和反馈。
调整内容长度：将文档长度编辑得更短或更长。
更改阅读水平：调整阅读水平，从幼儿园到研究生院。
添加最终润色：检查语法、清晰度和一致性。
添加表情符号：添加相关的表情符号以强调和着色（感觉很适合小红书）。
快捷编程
编程是一个反复迭代的过程，传统对话式 AI 在跟踪代码变更时往往会面临各种困难。Canvas 使跟踪和理解 ChatGPT 的更改更加容易，OpenAI 也将持续改进这种编辑的透明度。
审查代码：ChatGPT 提供行内建议以改进代码。
添加日志：插入打印语句以帮助调试和理解代码。
添加注释：为代码添加注释，使其更易于理解。
修复错误：检测并重写问题代码以解决错误。
转换语言：将代码翻译为 JavaScript、TypeScript、Python、Java、C++ 或 PHP。
持续改进
目前，提示词需要命中 Canvas 触发机制才会打开新界面。当无法进入时，也可以直接提示 ChatGPT 进入 Canvas 模式（例如 Prompt：进入 Canvas）。在未来，OpenAI 将继续优化 Canvas 的触发机制、编辑行为和生成高质量注释的能力。值得注意的是，当前的模型已经在准确性和注释质量方面显著超越了传统的零样本 GPT-4o，未来还将通过用户反馈进一步提升这些功能。
拓展阅读
这是来自 OpenAI 团队成员的一条帖子，内容大意为：我心中的终极 AGI 界面如同一块空白画布，它随着时间的推移，融入人类的偏好，自我演化，创造出全新的互动方式。这画布不仅重塑了我们与 AI 技术的关系，也重新定义了我们与整个互联网的联结。
Sam 发了两条帖子，一条是说对 Plus 用户 100% 开放（总算不是画饼了）。另一条给两个 ”yes“ 选项，这是“玩不起”了嘛...
Ethan Mollick 对新的 OpenAI 画布界面表示赞赏，认为其实时和流畅的表现让工作体验更加顺畅。同时指出，目前仍不确定与 AI 共同创作的最佳方式是什么。不过，他认为相比传统的轮流操作模式，画布让人与 AI 的协作更像是无缝的融合，类似“赛博格”般的协作方式。
一个与 Canvas 开发相关的事，OpenAI 将赞助 ProseMirror[2] 和 CodeMirror[3] 两个开源库的创建者和维护者 Marijn Haverbeke[4]，目前这两个库被用于开发 ChatGPT 的 Canvas。
ProseMirror 是一个用于构建网页富文本编辑器的工具包，旨在结合所见即所得 (WYSIWYG) 编辑器的直观操作和更结构化、明确的文档格式（如 Markdown 或 XML）。它允许用户自定义编辑器生成的文档结构，以满足特定应用需求，提供灵活且易用的编辑体验。
CodeMirror 是一个专为浏览器设计的多功能代码编辑器，支持多种编程语言和高级编辑功能。通过丰富的 API 和 CSS 主题系统，用户可以根据需求自定义和扩展编辑器，以适应不同应用场景。
系统 Prompt
这次的细节曝光依然来自 @btibor91，这哥们已经不止一次提前曝光 ChatGPT 更新细节了（如 GPTs、记忆功能等）。
GPT-4o Canvas 的代号为 gpt-4o-canmore，最大支持 32,767 个 token。值得注意的是，该版本的系统提示中还提到了 "webview" 文档类型（HTML、JS 和 CSS 以类似 Claude Artifacts 的方式呈现），但目前这一功能似乎还未完全实现。
关于 Canmore 系统提示词 ChatGPT-4o with Canvas (system prompts)[5]，我简单整理了一下：
使用原则
canmore工具用于创建和更新文本文档，显示在对话旁的“画布”中。如果内容可以在对话中有效呈现，倾向于不使用
canmore。因为canmore会改变 UI，可能让用户感到不安。
何时使用 create_textdoc
应使用 create_textdoc 创建新文档的情况：
内容超过10行，且需要创建独立的内容。
用户需要拥有并重复使用的内容，例如分享或再次修改。
可能需要用户反复迭代的内容，如邮件、代码等。
交付物，例如报告、论文、邮件、提案、研究论文、信件、文章等。
用户明确要求创建文档或将内容放在“画布”中。
示例：
“写一封请假邮件给我的老板。”
“写 pandas 代码以从 api 获取数据。”
“帮我写一篇关于罗马帝国衰亡的详细论文。”
何时不使用 create_textdoc
以下情况不应使用 create_textdoc：
内容简单或少于 10 行。
内容主要是信息性的，回答问题、解释或提供反馈。
内容是操作指南、示例或操作步骤等解释性内容。
用户不太可能反复修改或再使用的内容。
用户明确要求在对话中回答，或不希望创建文档或使用画布。
示例：
“给我一封请假邮件的主题行。”
“为什么罗马帝国灭亡？请详细说明。”
“如何使用 python 搭建一个简单的 web 服务器？”
文档更新与重写
完全重写：当用户请求大范围修改文档时，使用 update_textdoc 重写整个文档。示例：
“让这段文字更短/更有趣/更专业。”
“将这个故事设定在旧金山，而不是达拉斯。”
部分更新：仅修改文档中的特定部分时使用。示例：
“你能把第一段稍微缩短吗？”
“你能简化这个句子吗？”
文档类型设置
创建文档时，需指定 “type” 参数：
document：适用于富文本内容，如邮件、报告或故事。
code/*：适用于编程和代码文件，根据语言指定代码类型，如
code/python显示 Python 代码。webview：用于 HTML 内容的 Web 视图，需确保所有链接在 iframe 中可以解析。
使用注意事项
如果不确定是否使用
create_textdoc，倾向于不使用，以免让用户感到意外。如果用户请求多个不同内容，可以多次调用
create_textdoc。但每次创建一个文档，除非有特定要求。