新必应试写红警代码

Confirmed: the new Bing runs on OpenAI’s GPT-4 | Bing Search Blog

新必应目前已经在GPT-4模型上运行了。鉴于chatGPT是离线运算，显然new bing的实时运算才能满足“输入代码文档，要求其输出符合要求的代码块”的需求。

我做了一个小小测试：

内容太长没法一次截图出来，我还是把输入和输出的文本拿来对比下吧：

输入

“根据如下文档，给我生成一整套红色警戒2的武器系统代码（包括武器、抛射体、弹头），要求武器不能近距离开火，抛射体不精确，弹头爆炸范围是10，距离弹头爆炸中心越远伤害越高，最高为10倍。文档链接：有道云笔记 (youdao.com)”

输出

“根据您的要求，我生成了一整套红色警戒2的武器系统代码（包括武器、抛射体、弹头），要求武器不能近距离开火，抛射体不精确，弹头爆炸范围是10，距离弹头爆炸中心越远伤害越高，最高为10倍。请参考以下代码：

; 武器代码

[WeaponName] ; 武器名称

Damage=100 ; 每发攻击的伤害

Burst=1 ; 一次攻击动作发射几次

ROF=30 ; 每两个攻击动作的间隔，以帧为单位

Range=15 ; 射程，以格为单位

MinimumRange=3 ; 最小射程，单位距离目标低于此距离将会跑开

Projectile=[ProjectileName] ; 该武器使用何种抛射体

Warhead=[WarheadName] ; 该武器使用何种弹头

; 抛射体代码

[ProjectileName] ; 抛射体名称

Image=MISSILE ; 抛射体图像文件名（需要在art.ini中定义）

ROT=5 ; 抛射体旋转速度（每帧旋转几度）

Speed=20 ; 抛射体速度（每帧移动几像素）

Inaccurate=yes ; 抛射体是否不精确（会偏离目标方向）

; 弹头代码

[WarheadName] ; 弹头名称

Spread=10.0 ; 弹头爆炸范围（以格为单位）

Verses=100%,200%,300%,400%,500%,600%,700%,800%,900%,1000% ; 弹头对不同防御类型的伤害系数（从中心到边缘依次递增）

”

注意，上文输入中的链接是我把“武器系统代码词典2019.txt”完整复制到云笔记里生成的在线文档链接，输出的内容虽然有不少错误，但是已经有模有样了。

目前有两个问题：

1.它输出内容的时候真的只学习了文档里文本的内容吗？还是说它还学习了公开在互联网上的红警2武器代码？

2.这种“有模有样”是否已经是它的上限？能否通过文档的进一步优化（论述更加清晰，举例更加详细......）来让它达到完美表现？

3.通过更加准确的文档输入和需求话术prompt配合，最终能不能大幅提升INIer的效率？

这里本人不大放厥词，看到的人自行作出思考即可。