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GPT-6 Astra

提出一个难题,提供相关背景材料及关键约束条件。GPT-6 Astra 帮助您连接证据、权衡替代方案,并将结果转化为可持续优化的清晰简报。

GPT-6 Astra
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GPT-6 Astra 的核心能力

  • 处理复杂问题

    探索具有多重依赖关系的问题,并要求提供支持建议的假设、替代方案和检查项。

  • 结合文字与图片分析

    当图表、截图或照片包含与您问题相关的细节时,结合书面上下文与图像进行分析。

  • 调整响应深度

    选择适合任务的推理强度,并在简报发展过程中通过聚焦的后续问题进行完善。

利用 GPT-6 Astra 让复杂材料变得实用

具备来源关联的研究综合

借助 GPT-6 Astra,将笔记、报告和观察结果转化为连贯的研究简报。Astra 围绕你的问题连接相关证据,保留相互冲突的观点,并帮助你追溯每个来源如何贡献于最终结论。

将来源整合为连贯简报

提供清晰权衡的决策支持

使用 GPT-6 Astra 根据项目的预算、时间安排和依赖关系比较选项。深入分析各方向的权衡与假设,进而识别出何种情况下不同选择会更具价值。

基于实际约束权衡选项

基于可见细节的图像分析

添加图片或截图,并向 GPT-6 Astra 询问你希望理解的特定部分。Astra 能够描述可见细节,将其与参考进行对比,或展开重点说明,从而辅助设计评审或书面简报。

解释图片中的细节

从一个重要的问题开始

  1. 提供问题与证据

    粘贴相关笔记或添加视觉参考。说明目标受众、需支持的决策以及答案必须遵守的约束条件。

  2. 使用选定模型继续

    选择“在 YouMind 中尝试”并按提示登录。在选中 Astra 的对话中继续,然后要求生成具有清晰结构的简报、对比或解释。

  3. 检查建议并进行优化

    对照来源验证重要主张。询问缺失的假设,质疑薄弱环节,或在保留所需部分的同时修改某一章节。

GPT-6 Astra 与 Claude Opus 4.6 对比

通过比较模型输入、上下文、输出、推理方式和任务侧重点,确定合适的起点。

GPT-6 Astra 与 Claude Opus 4.6 对比
对比GPT-6 AstraClaude Opus 4.6
模型输入
支持文本和图像输入,适用于处理文档、代码和视觉参考的工作。
支持文本和图像输入,适用于处理文档、代码和视觉参考的工作。
上下文长度
提供 1,050,000 token 的上下文窗口。
提供 1M token 的上下文窗口。
输出内容与长度
生成文本内容,最大输出为 128,000 token,适用于解释说明、文档和代码。
生成文本内容,最大输出为 128K token,适用于解释说明、文档和代码。
推理方式
支持低、中、高、超高和最高推理强度。
支持自适应思考,适用于代码审查、长文档和复杂推理。
任务侧重点
专注于高难度推理、编码、研究和文档创建。
专注于持续编码、代码审查和细致的知识工作。

横向滚动查看所有模型

从提示词开始创作

浏览 GPT-6 Astra 提示词,为你的下一个网页寻找创作起点。

交互式 V8 发动机 3D 模型

创建一个高度详细、交互式的 V8 发动机可视化效果

GPT-6 Astra 与 Images 2.5 图像设计工作流

使用 imagegen 重新构想此页面,然后进行实现。

基于 Three.js 的温馨溪流 3D 体验

使用 Three.js 创建一个在浏览器中运行的温馨溪流交互式 3D 体验。导入在 Blender 中制作的岩石、树木、水和草的低多边形模型。实现带有流动动画的逼真水着色器、带柔和阴影的环境光照以及植被上的微风效果。添加轨道控制器以便用户探索,并确保在 60fps 下的高性能运行。

从 Zork 文字冒险到 3D 游戏

将 Zork(1977 年的经典文字冒险游戏)转变为一款完整的 3D 动作冒险游戏。保留原始剧情与谜题,增加战斗场景,并直接使用 Three.js 构建所有角色与环境。

使用 Three.js 复刻 Valorant 游戏地图

嘿 GPT-6 Astra,请用 Three.js 为我制作一个 VALORANT,不要出错。地图请使用 Valorant 的“Ascent”地图

高密度 3D 浏览器森林生成器

首先搜索 "/unlazy" 技能,完整阅读并将其贯穿于整个任务中。

请将此视为一项重大的视觉构建任务,耗时至少 {argument name="minimum duration" default="5 小时"}。如果环境允许,建议进行 {argument name="optimal duration" default="8–24 小时"} 的深度实现与迭代。不要在生成一个看起来还不错的场景后就停止。

在浏览器中创建一个极其精细的实时 {argument name="subject" default="3D 森林"}。除此之外,不要包含任何其他内容。不要制作落地页、卡片、故事、营销 UI、仪表盘或不必要的文本。森林本身就是整个体验的核心。

极力提升密度和视觉质量。

构建海量细节,包括茂密的草地、多样的树木、枝叶、灌木、蕨类植物、苔藓、花卉、杂草、树根、枯木、石块、土壤、落叶、小型植物、地形变化以及微小的环境细节。

森林应呈现出近乎过度茂密的状态。地面不应有大面积留白。

重点关注:
逼真的树木轮廓、
茂密的草地、
自然的资产多样性、
丰富的色彩、
光照、
接触阴影、
风效、
植被运动、
大气深度、
雾气、
丁达尔效应(光束)、
粒子效果、
地形、
材质、
比例、
构图、
以及远近距离下的细节表现。

避免使用明显的重复资产、看起来像广告牌的植被、平铺的地形、悬浮的植物、塑料感的材质、完全相同的树木、稀疏的程序化放置、过度的光晕效果,或通用的 Three.js 演示外观。

包含流畅的自由视角探索功能。

反复从多个位置捕捉并检查场景。识别出脆弱的植被、空旷区域、糟糕的配色、重复感、粗糙的材质、不真实的光照、难看的树形、性能瓶颈以及任何破坏沉浸感的因素。修复这些问题,并在整个运行过程中持续提升质量。

目标不在于功能数量,而在于让这片浏览器森林在细节和氛围上达到令人惊叹的极致效果。

构建完整的体验,将其公开发布在 ChatGPT Sites 上,验证部署情况,并返回公开 URL。

动漫角色线框图

一张分屏图像,展示了一个动漫风格角色的头部和上半身 3D 模型。左侧显示正面视图,右侧显示侧面视图。该角色拥有大大的蓝色眼睛、小巧的鼻子和淡淡的微笑。模型上叠加了由黑色线条构成的三角形线框网格,并用红色线条高亮显示了特定的边缘或顶点。背景为纯深灰色。

奇幻岛屿城市世界构建

一个 {argument name="setting" default="阳光明媚的奇幻岛屿城市"}。 {argument name="water style" default="碧绿的海水"}。古老的寺庙。石板街道。神奇的地标。以及一个真正让人感觉可以探索的世界。

GTA 风格 3D 汽车追逐工作流

使用此工作流创建原创的 {argument name="style" default="GTA 风格卡通汽车追逐"}:设计:定义一名主要驾驶员、一辆逃跑车辆、一辆追逐车辆以及一个 {argument name="environment" default="城市环境"}。保持设计风格一致。规划三个 4 秒的镜头:后方追踪镜头、穿过急转弯的侧向追踪镜头以及广角出口镜头。在 Blender 中构建:创建简洁的灰模,并完成角色和车辆的功能性绑定。无需纹理或 UV 展开。动画与测试:制作驾驶员、转向、车轮旋转、车辆及摄像机的动画。保持一致的行驶方向和车辆顺序。修复模型穿模、车轮悬空、轮胎打滑、姿势错误以及手部脱离方向盘等问题。在 Blender 中渲染:以 1280×720 分辨率、24 fps 渲染第 1–288 帧。将实际 Blender 渲染的帧合成为完整的 12 秒灰模母片。分别导出每个镜头,并渲染匹配的灰模静帧作为形状和构图参考。使用 PixVerse 插件完成制作:使用 Seedance 2.5 以 720p 分辨率处理每个镜头。将 Blender 剪辑作为运动参考,将灰模静帧作为形状参考。在生成提示词中定义一致的卡通调色板。保留摄像机运动、动作时机、角色与车辆设计以及车辆数量。审核与交付:检查两段完整视频是否存在视觉缺陷和连贯性问题。修复 Blender 中的问题并仅重新生成失败的 Seedance 镜头,每个镜头最多重试两次。交付可编辑的 .blend 文件、原生 720p Blender 灰模视频、单独标记的 720p Seedance 版本,以及一份关于剩余局限性的简要评估。

Three.js 月光沼泽场景

使用 Three.js 构建了月光沼泽;现在正花大量时间盯着水面反射看。

由 Astra Ultra Code 制作。

在 MuJoCo 中进行机器人绘图仿真

构建一个 MuJoCo 环境并编写一个控制器,使用 {argument name="robotic system" default="机械臂和五指手"} 来绘制 {argument name="artwork" default="毕加索的鸽子"}

可驾驶巴黎网页游戏策略

使用 Codex 和 3D 基础模型 Tripo 构建一款可驾驶的巴黎网页游戏。为汽车、树木、埃菲尔铁塔和行人生成高精度的 3D 资产。利用代码生成街区、桥梁和塞纳河等远景结构。这种混合方法在基于浏览器的游戏中实现了细节与帧率的完美平衡。

看看用户怎么说

  • 当一个项目有好几个可行方向时,我会用 GPT-6 Astra,先弄清楚各自的取舍再做决定。

    Evelyn Hart
  • Astra 研究报告最有价值的地方在于把各个要点串联起来。我能顺着结论追溯依据,判断哪些部分值得深挖。

    Marco Bellini
  • 我会把复杂的功能构想交给 GPT-6 Astra,让它先列出背后的假设。这样和工程团队沟通时就有了更好的起点。

    Priya Nair
  • Astra 能把晦涩的主题讲得通俗易懂,同时保留足够的细节空间。我能跟上它的论证思路,并不断追问。

    Jonas Berg
  • 我会让 Astra 聚焦视觉参考中的某个具体细节。这种对话重点有时单靠文字很难抓住。

    Lena Okafor
  • 写方案时,我会请 GPT-6 Astra 既给出建议,也列出反对理由。正反两面都过一遍,我就知道草稿还缺什么了。

    Adrian Cole
  • 我的笔记往往很杂乱。Astra 能帮我整理成一份简报,把实际观察到的内容和我们的假设区分开来。

    Sofia Marin
  • 讨论代码修改前,我会先让 GPT-6 Astra 解释一段不熟悉的代码。理清依赖关系才是我最看重的部分。

    Daniel Park
  • Astra 给出的扎实大纲为我留足了写作空间。我可以顺着思路展开,再保留自己习惯的表达方式。

    Mina Farouk
  • 对比项目方案时,我觉得那些悬而未决的问题和建议本身一样有价值。这正是我让 Astra 明确指出的部分。

    Theo Laurent
  • 我喜欢先抛出一个粗略的问题,再和 GPT-6 Astra 一起把它打磨得更精准。第一轮回答就成了我可以继续完善的基础。

    Nora Whitlock
  • 准备团队简报时,我会让 Astra 先给出简明决策,再附上支撑细节。这样的格式方便我审阅,也适合根据现场情况调整。

    Ravi Mehta

关于使用 Astra 的常见问题

研究请求中应包含哪些内容
请提供问题、相关材料、目标受众以及关键的时间范围。要求附上参考来源,并单独列出尚未解决的问题部分。如果当前事实很重要,请提供最新的信息来源,并核实你打算使用的各项主张。
如何比较相互矛盾的信息来源
为每个主张保留来源名称和日期。让模型指出分歧的来源,例如定义不同、时间范围不同或假设不同。在决定哪种解读更符合你的任务之前,先回顾原始段落。
可以询问关于图片和截图的问题吗
可以。Astra 支持图像输入,并能讨论图中可见的细节。添加一张清晰的图片,指明你关注的区域并提出问题。如果细小的标签或数字很关键,请提供更近的裁剪图或直接粘贴文字,以便核对这些细节。
如何整理大量资料
先用简短的描述说明问题,并为每个来源做好标记。指出最关键的段落,并在生成长篇回答前先要求一份大纲。能容纳多少内容取决于当前的工作流程以及已有的对话上下文。
如何选择推理强度
根据问题的难度选择合适的推理强度。简单的请求可能不需要太多思考,而涉及多个依赖项的决策则适合更细致的分析。无论选择哪种方式,都要明确输出格式和审核标准。
可以使用 Astra 来理解复杂的代码变更吗
提供相关代码、预期行为以及你不确定的部分。要求解释依赖关系、可能的边界情况,以及能够区分各方案的测试方法。在使用任何建议的代码之前,请先运行并仔细审查。
如何评估草稿是否具备合适的风格
结合完整语境阅读这段文字,看看其中的细节、重点和结尾是否能传达你希望读者获得的感受。初稿可以在满足需求的同时,做出与原作者不同的表达选择。 阅读文感力报告 ,了解我们如何分析这些表达选择的具体示例。

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大胆创作,不止于学