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GPT-6 Astra

提出一個艱難的問題、背後的相關資料以及重要的限制條件。GPT-6 Astra 協助連結證據、權衡替代方案,並將結果轉化為可持續優化的清晰簡報。

GPT-6 Astra
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GPT-6 Astra 的核心能力

  • 處理複雜問題

    探索具有多重依賴關係的問題,並要求提供支持建議所需的假設、替代方案和檢查項目。

  • 閱讀文字與視覺參考

    當圖表、截圖或照片包含與您問題相關的細節時,結合文字脈絡與圖片。

  • 調整回應的深度

    選擇適合任務的推理強度,隨著簡報的發展,透過專注的後續問題繼續優化。

透過 GPT-6 Astra 讓複雜材料發揮效用

具備來源連結的研究綜合

利用 GPT-6 Astra 將筆記、報告與觀察結果轉化為連貫的研究簡報。Astra 能圍繞您的問題串聯相關證據,保留相互衝突的主張,並協助您追溯每個來源如何貢獻於最終結論。

將來源整合為連貫的簡報

提供明確取捨的決策支援

使用 GPT-6 Astra 針對專案預算、時程與相依性比較各選項。深入分析各項方向背後的取捨與假設,進而找出使不同選擇更具價值的條件。

針對實際限制權衡選項

基於可見細節的圖像分析

上傳圖片或截圖,並向 GPT-6 Astra 詢問您想了解的特定部分。Astra 能描述可見細節、與參考資料進行比較,或發展出有助於設計審查或撰寫簡報的重點說明。

解析視覺參考所呈現的內容

從一個重要的問題開始

  1. 提供問題與證據

    貼上相關筆記或新增視覺參考。說明結果的對象、需支持的決策以及答案必須遵守的限制條件。

  2. 使用選定模型繼續

    選擇「在 YouMind 中試用」並在提示時登入。在已選定 Astra 的對話中繼續,然後要求結構清晰的簡報、比較或解釋。

  3. 檢查建議並進行優化

    根據來源驗證重要主張。詢問遺漏的假設、挑戰薄弱環節,或在保留所需部分的同時修訂某一章節。

GPT-6 Astra 與其他模型比較

比較模型輸入、上下文、輸出、推理方式及任務側重點,以選擇合適的起始點。

GPT-6 Astra 與其他模型比較
比較GPT-6 AstraClaude Opus 4.6
模型輸入
支援文字與圖片輸入,適合處理文件、程式碼及視覺參考等相關工作。
支援文字與圖片輸入,適合處理文件、程式碼及視覺參考等相關工作。
上下文長度
提供 1,050,000 token 的上下文長度。
提供 1M token 的上下文長度。
輸出內容與長度
可產生文字內容,最大輸出為 128,000 token,適用於說明、文件與程式碼。
可產生文字內容,最大輸出為 128K token,適用於說明、文件與程式碼。
推理方式
支援低、中、高、超高與最高推理強度。
支援自適應思考,適用於程式碼審查、長篇文件與複雜推理。
任務側重點
專注於高難度推理、程式開發、研究與文件建立。
專注於長時間程式開發、程式碼審查與深入的知識型工作。

橫向捲動查看所有模型

從提示詞開始創作

瀏覽 GPT-6 Astra 提示詞,為你的下一個網頁尋找創作起點。

互動式 V8 引擎 3D 模型

建立一個高度細節且具備互動性的 V8 引擎視覺化模型

GPT-6 Astra 搭配 Images 2.5 的設計工作流程

使用 imagegen 重新構思此頁面,然後進行實作。

Three.js 中的 Cozy Creek 3D 體驗

在瀏覽器中使用 Three.js 建立一個舒適小溪的互動式 3D 體驗。匯入於 Blender 中製作的岩石、樹木、水流和草地的低多邊形(low-poly)模型。實作具有流動動畫的逼真水體著色器、帶有柔和陰影的環境光照,以及植被上的微風效果。加入軌道控制(orbit controls)以供使用者探索,並確保在 60fps 下的高效能表現。

將 Zork 文字冒險遊戲轉換為 3D 遊戲

將《Zork》(1977 年的經典文字冒險遊戲)轉換為完整的 3D 動作冒險遊戲。保留原始劇情與謎題,加入戰鬥場景,並直接使用 Three.js 建構所有角色與環境。

使用 Three.js 製作 Valorant 遊戲地圖複製品

嘿 GPT-6 Astra,請幫我用 Three.js 製作一個 VALORANT,不要出錯。地圖請使用 VALORANT 的「Ascent」地圖

高密度 3D 瀏覽器森林生成器

首先搜尋「/unlazy」技能,完整閱讀並在整個任務過程中持續使用。

請將此視為一項耗時至少 {argument name="minimum duration" default="5 小時"} 的大型視覺建構專案。若環境允許,建議進行 {argument name="optimal duration" default="8–24 小時"} 的深度實作與迭代。請勿在產出一個尚可的場景後就停止。

在瀏覽器中建立一個極度細緻的即時 {argument name="subject" default="3D 森林"}。除此之外,無需其他內容。不要製作登陸頁面、卡片、故事、行銷 UI、儀表板或任何不必要的文字。森林本身就是完整的體驗。

極力提升密度與視覺品質。

建構大量細緻的草地、多樣化的樹木、樹枝、葉片、灌木、蕨類、苔蘚、花卉、雜草、樹根、倒木、石頭、土壤、落葉、小型植被、地形變化以及微小的環境細節。

森林應呈現出近乎過度茂密的質感。地面不應有太多留白。

執著於以下重點:
逼真的樹木輪廓、
茂密的草地、
自然資產的多樣性、
豐富的色彩、
光影、
接觸陰影 (contact shadows)、
風效、
植被擺動、
大氣深度、
霧氣、
耶穌光 (sun shafts)、
粒子效果、
地形、
材質、
比例、
構圖、
以及近景與遠景的細節。

避免出現明顯重複的資產、看板式的植被、平鋪的地形、懸浮的植物、塑膠感的材質、外觀相同的樹木、稀疏的程序化配置、過度的光暈 (bloom) 或通用的 Three.js 範例感。

包含流暢的自由視角探索功能。

反覆從多個位置捕捉並檢視場景。找出植被缺陷、空白區域、色彩不協調、重複感、材質不佳、光影不真實、樹形生硬、效能瓶頸以及任何破壞沉浸感的因素。修正這些問題,並在整個執行過程中持續提升品質。

目標不在於功能數量,而在於讓這座瀏覽器森林在細節與氛圍上達到極致的震撼效果。

完成完整的體驗建構,將其公開發布至 ChatGPT Sites,驗證部署情況,並回傳公開網址。

動漫角色線框圖

一張分屏圖片,顯示動漫風格角色的頭部和上半身 3D 模型。左側為正面視圖,右側為側面視圖。該角色擁有大大的藍色眼睛、小巧的鼻子和淡淡的微笑。模型上覆蓋著由黑色線條構成的三角形線框網格,並以紅色線條突出顯示特定的邊緣或頂點。背景為純深灰色。

奇幻島嶼城市世界觀構建

一個 {argument name="setting" default="陽光普照的奇幻島嶼城市"}。 {argument name="water style" default="碧綠的海水"}。古老的寺廟。石砌街道。魔法地標。以及一個真正讓人感覺可以探索的世界。

受 GTA 啟發的 3D 飛車追逐製作流程

使用此工作流程創作原創的 {argument name="style" default="受 GTA 啟發的卡通飛車追逐"}:設計:定義一名主要駕駛、一輛逃逸車、一輛追逐車以及一個 {argument name="environment" default="城市環境"}。保持設計風格一致。規劃三個 4 秒的鏡頭:後方追蹤鏡頭、急轉彎時的側面追蹤鏡頭,以及廣角出口鏡頭。在 Blender 中構建:建立簡潔的灰色模型以及功能完備的角色與車輛綁定。無需紋理或 UV 展開。動畫與測試:製作駕駛、轉向、車輪旋轉、車輛及攝影機的動畫。保持行進方向與車輛順序的一致性。修正穿模、懸浮車輪、輪胎滑動、動作崩壞以及手部脫離方向盤等問題。在 Blender 中渲染:以 1280×720 解析度、24 fps 渲染第 1 至 288 幀。將實際渲染出的 Blender 幀組合成完整的 12 秒灰色模型母片。分別匯出每個鏡頭,並渲染對應的灰色靜態圖作為形狀與構圖參考。使用 PixVerse Plugin 完成製作:使用 Seedance 2.5 以 720p 解析度分別處理每個鏡頭。將 Blender 影片片段作為動作參考,灰色靜態圖作為形狀參考。在生成提示詞中定義一致的卡通配色方案。保留攝影機運動、動作時序、角色與車輛設計以及車輛數量。審核與交付:檢查兩段完整影片是否存在視覺缺陷與連貫性問題。修復 Blender 中的問題並僅重新生成失敗的 Seedance 鏡頭,每個鏡頭最多重試兩次。交付可編輯的 .blend 檔案、原始 720p Blender 灰色模型影片、分別標記的 720p Seedance 版本,以及一份關於剩餘限制的簡短評估。

Three.js 月光沼澤場景

用 Three.js 打造了一個月光沼澤場景;現在盯著水面反射的時間長到有點不健康。

由 Astra Ultra Code 製作。

在 MuJoCo 中進行機器人繪圖模擬

建立一個 MuJoCo 設定並編寫控制器,使用 {argument name="robotic system" default="機器手臂與五指手掌"} 來繪製 {argument name="artwork" default="畢卡索的和平鴿"}

可駕駛巴黎網頁遊戲策略

使用 Codex 和 3D 基礎模型 Tripo 來建立可駕駛的巴黎網頁遊戲。為汽車、樹木、艾菲爾鐵塔和行人生成高細節的 3D 資產。利用程式碼生成遠處的結構,如街區、橋樑和塞納河。這種混合方法在瀏覽器遊戲中平衡了細節與幀率。

看看使用者怎麼說

  • 當一個專案有好幾個可行的方向時,我都會先用 GPT-6 Astra 來釐清各自的優缺點,再決定要選哪一條路。

    Evelyn Hart
  • Astra 研究摘要最有價值的地方,是能清楚看到各個資訊之間的關聯。我可以追蹤結論背後的證據,判斷哪些部分需要進一步深入了解。

    Marco Bellini
  • 我會把複雜的功能構想丟給 GPT-6 Astra,請它先列出所有假設條件。這樣跟工程團隊討論時,就有更扎實的起點。

    Priya Nair
  • Astra 能把艱澀的主題講得淺顯易懂,同時又保留足夠的細節。我能跟上它的論述邏輯,並持續追問更多問題。

    Jonas Berg
  • 我會直接指著視覺參考資料中的某個細節讓 Astra 分析,這能讓對話更聚焦,是單純用文字描述有時做不到的。

    Lena Okafor
  • 撰寫提案時,我會請 GPT-6 Astra 同時給出建議方案以及反對該方案的理由。把正反兩面都想過一遍後,就能看出草稿還需要補強什麼。

    Adrian Cole
  • 我的筆記通常很凌亂,但 Astra 能幫我把它們整理成一份簡報,清楚區分哪些是我們實際觀察到的,哪些只是假設。

    Sofia Marin
  • 在討論修改之前,我會先請 GPT-6 Astra 解釋我不熟悉的程式碼段落。對我來說,搞清楚依賴關係才是最重要的事。

    Daniel Park
  • Astra 產出的優質大綱給了我很大的發揮空間。我可以盡情探索論點,最後只留下符合自己語氣的句子。

    Mina Farouk
  • 比較不同專案計畫時,我覺得那些還沒解答的問題跟最終建議一樣有價值。所以我會請 Astra 把這些疑問明確列出來。

    Theo Laurent
  • 我很喜歡先丟出一個粗略的問題,再跟 GPT-6 Astra 一起把它修得更精準。它給的第一個回答,往往就是我繼續深究的好基礎。

    Nora Whitlock
  • 準備團隊簡報時,我會請 Astra 先給出簡潔的決策結論,再附上佐證細節。這樣的格式讓我很容易檢視,也能依照現場狀況靈活調整。

    Ravi Mehta

關於使用 Astra 的常見問題

研究請求應包含哪些內容
請提供問題、相關資料、目標受眾以及重要的時間範圍。要求附上來源參考資料,並保留一個區塊列出尚未解決的問題。如果當前事實很重要,請提供最新的來源,並驗證你打算使用的論點。
如何比較觀點不同的來源
請將來源名稱與日期與每個論點對應保留。要求模型指出分歧的來源,例如定義不同、時間範圍不同或假設不同。在決定哪種解讀最符合你的任務之前,先檢視原始段落。
可以詢問關於圖片和截圖的問題嗎
可以。Astra 支援圖片輸入,也能討論圖片中可見的細節。請加入清晰的圖片、標明你所指的區域,並提出問題。如果小標籤或圖表很重要,請提供更近的裁切圖或直接貼上文字,以便檢查這些細節。
如何整理大量的資料
先簡短描述問題,並為每個來源加上標籤。找出最重要的段落,並在要求長篇回答前先索取大綱。能容納多少內容,取決於目前的工作流程以及正在進行的對話。
該如何選擇推理強度
請依照問題的難度選擇合適的推理強度。簡單直接的請求可能不需要太多思考,而涉及多個相依關係的決策則適合更詳細的分析。無論如何,都請明確指定輸出格式與審查標準。
可以使用 Astra 來理解複雜的程式碼變更嗎
請提供相關程式碼、預期行為,以及你不確定的部分。要求模型說明相依關係、可能的邊界情況,以及能區分各方案的測試方式。在使用任何建議的程式碼之前,請先執行並仔細檢視。
如何評估草稿是否符合預期風格
請在完整脈絡下閱讀該段落,並思考其中的細節、強調重點與結尾是否能傳達你希望讀者感受到的效果。草稿即使做出了與原作者不同的選擇,仍然可能符合需求 brief。 閱讀文感力報告 ,了解我們如何分析這些選擇的範例。

更多模型

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