在多轮对话的体验后，我们也发现了一些此次预览中存在的明显不足。比如 NPC 的回答有时会显得着急，过于想要推进剧情的进度，以及语音识别带来的延迟、声音的机械感也让沉浸感有所减分。

但与 ChatGPT 带来的震撼体验类似，Quantum Engine 具备多轮对话的能力，互动表述的合理行和逻辑性，完全不逊于真人游戏策划们为 NPC 所做的设计。这一技术对游戏开发来说可能是划时代的，AIGC 的效率是人力无法比较的，a16z 在前述文章中曾预言，AIGC 在游戏领域的运用会打破游戏开发中 “成本、质量和速度” 的不可能三角。

在其团队的帮助下，我们提前体验了下一更新版本中 “用户自主上传故事” 的功能，AI 在学习了故事、角色设定后，用户可以自由选择任何角色与其他角色对话，体验全开放式的故事互动。

我们尝试让 AI 学习了《甄嬛传》滴血认亲的故事桥段，然后扮演甄嬛与皇后 NPC 对话。

能感受到 AI 已经成功领悟故事中的角色关系，以及皇后 NPC 在故事中的任务设定是让甄嬛说出与温实初的事件真相，会千方百计地逼着甄嬛坦白。

在体验了 AI 实时生成的游戏剧情互动后，我们有一个无法回避的疑惑，它是不是一个语音版的 ChatGPT？我们也将这个疑惑抛给了 Quantum Engine 团队，其回复说：

Quantum Engine utilizes low-level OpenAI APIs and open-sourced models, trained and finetuned by Cyber Manufacture Co., to achieve highly contextual, text-based multi-modal (voice + text + 3D models) & multilingual (e.g. English, French, Chinese, Japanese, Spanish) understanding of user intentions, character-character interaction and environment response within a scene. On top of it, Quantum Engine contains a highly scalable , streaming orchestrator that schedules calls to large-language-model APIs and transforms raw-text outputs into structured data (audio text-to-speech, 3d point cloud, Unreal Engine primitives, screenplay scenes) that comprises of the end user experience. The result is self-composing script in the Hollywood standard that is able to interact with user in near-real-time fashion, able to retain memory of past interactions, and respond to normal and outlier user requests while adhering to the character and plot.

其中可以解读出的关键信息是：

他们有用到 OpenAI 的定制 API 接口，从多轮体验上推测，类似于 GPT3.5 的级别，所以在对话感受上跟 ChatGPT 有相似之处；

除了 OpenAI，他们也针对游戏互动的垂直场景，做了向上和平行的技术开发，比如语音识别，又比如让角色限定在故事中，坚持输出角色目的等等；

目前与用户实时互动的内容会自动转化为标准的好莱坞剧本格式，这是为下一步的游戏画面结合做准备。

Quantum Engine 的本次技术预览让我们看到，AIGC 在游戏中的探索又前进了一步，“无限生成”“合理” 故事的能力已经基本能实现了，但继续向前发展，其商业化前景会如何？

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