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Phoenix 现在包含可定制的实验图表和基准化功能，允许用户沿性能、延迟、令牌和成本维度比较模型，并为偏好模型设定基准。

一位用户为Claude创建了一个自定义的Tufte风格技能，以生成更简洁、更美观的图表，并将实现代码分享为gist。

建议AI实验室在发布图表之前阅读某个资源。

datasette-agent-charts 0.1a2 是 Datasette 的一个插件的 alpha 版本，增加了图表功能。

ParseBench 首次把图表理解放进整份企业文档中评测视觉-语言模型，填补了以往仅针对孤立图表的基准空白。

Entendo 让用户把大白话问题变成实时图表和分析。

# ChatGPT 数据分析功能改进 来源：[https://openai.com/index/improvements-to-data-analysis-in-chatgpt/](https://openai.com/index/improvements-to-data-analysis-in-chatgpt/) 这些改进建立在 ChatGPT 理解数据集并完成自然语言任务的能力之上。首先，上传一个或多个数据文件，ChatGPT 将通过代表您编写和运行 Python 代码来分析您的数据。它可以处理多种数据任务，如合并和清理大型数据集