本来周五晚上正坐在阳台休闲，看到营销号说GPTo1上线了，据说是代码能力大大加强。我就随手问了个问题：
GPTo1的速度十分的慢，我等啊等，得到了一个似乎很不错的反馈。它书写了一个具有将近100行的类代码，并附上了一个34行的测试程序。
简单说，这个类的功能包括设定幅相矩阵后给出不同种类的方向图。以及自定义波束角度从而生成特定的相位分布。运行代码产生的图像包括不同种类的方向图，以及最后把波束打到60°的方向图。应该说，好像GPT完成了这个任务。其所采用的算法，是for循环叠加方法。似乎并不是很高效。
在它所提供的示例展示的是一维计算，不过它实际上支持三维阵列计算(是的，它允许定义Z轴位置)。而且它的示例有个小问题，即在类中定义光速为3e8，频率单位为Hz，但是在示例中，却是按照归一化距离0.5为间距的。这意味在计算中，认为单元是0.5米分布的。因此出现了栅瓣。但就目前这个进度，已经十分令人满意了。在我手动修正了输入参数后，它的表现就正常了。
然后我们再问一个，天线阵方向图快速傅里叶变化计算。这个的难点在于欠采样和过采样情况下的处理。GPT4和4o都不能胜任，我们看看o1行不行。
对于半波长输入，输出没问题
但是欠采样条件下的情况没能处理。
它给出了思路，很接近了。但是还是不对。
于是我提醒它
结果还是不对，我仔细查看了代码，然后再次提醒：
经过了一轮报错，以及将报错给了GPT后，终于，我看到了在单元间距为1的情况下，所输出的栅瓣波谱。
这是GPT首次完成这个功能。可以确定，GPT的能力已经非常强悍了。
这里还有个情况，就是matlab代码实际上GPT不能自运行。而对于python，GPT似乎可以自运行来修改bug。后面我们测试一下python的代码能力。看看有没有更大的惊喜。
