接下来，生成一个生命游戏：

生命游戏

创建机器学习模型（某种意义上的）

虽然 ChatGPT 目前暂时无法将任何机器学习库加载到代码解释器中，但我们可以用 n-gram 进行一些基本的统计文本生成。在这个示例中，我喂了一本书给 ChatGPT，让它创建一个预测算法，用来预测文本序列中的下一个单词。很快，ChatGPT 给到的结果无一例外地再次证明了 GPT-4 的能力。

下个单词预测

模拟

这里重现一下开头的吃豆人模拟器，用代码解释器生成算法和 gif 动图的能力，让它制作一个迷宫，然后生成一个点找到迷宫的出口……然后让整个过程看起来像吃豆人游戏：

吃豆人模拟器

使用 Matplotlib 库，我们可以让 ChatGPT 模拟内行星（距离太阳最近的 4 颗行星）运行轨道，并将其保存为 gif 动图。

行星轨道

然后我想知道 ChatGPT 能否模拟一局跳棋。我设法移动了棋子，但出于礼貌没有取走任何其他玩家的棋子：

跳棋

这是我与 ChatGPT 进行的关于生成国际象棋模拟过程的对话。可以看到，这里我只给出了一些指令，剩下的工作都是由 ChatGPT 和代码解释器完成的。

以上这些只是我对 ChatGPT 和代码解释器插件的部分探索。随着越来越多的人加入进来，我相信我们很快会看到一些真正令人惊叹的应用。