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马拉松比赛的最后五公里,一个跑者的腿抽筋了。他靠在路边的栏杆上,拉伸大腿后侧,表情痛苦。志愿者跑过来,递给他运动喷雾。他喷了一些,试着小跑。旁边其他跑者经过,有人喊了一声加油。他调整呼吸,重新回到赛道,速度比之前慢了很多。最终他过了终点线,时间比目标慢了十五分钟。

傍晚的足球场上,一个父亲带着两个孩子在玩。父亲站在球门中间当守门员,两个孩子交替射门。大点的孩子踢得准,每次都能打进死角。小点的孩子踢偏了,球滚到场边。父亲跑过去把球捞回来,递给小的,拍了拍他的脑袋。然后他重新站到球门线前,弯下腰,张开双臂。

棒球投手站在土丘上,捕手蹲在好球带后面,用手指比划暗号。投手摇摇头,又比了一个。捕手点点头,放下手套。投手抬腿,身体转向一侧,然后猛地把球甩出去。球贴着外角进垒,打者挥棒落空。裁判喊出好球。捕手把球传回,内野手们弯腰活动一下,继续各自的站位。

田径场上,一个练跳高的女生在助跑。她每一步都踩在标记上,起跳腿蹬地,身体像一道弧线越过横杆。横杆没有掉,她躺在垫子上,看着杆子,笑了一下。她站起来,把杆子升高两厘米。教练站在对面,比了个大拇指。她又开始助跑,集中精神。显然很认真的练习。

语音助手的理解能力还停留在单轮指令层面。问一句天气,再追问“明天呢”,多数助手不知道指代对象。上下文记忆的对话模型在实验室里表现不错,但部署到手机后受能耗限制。多轮对话需要把历史信息编码进模型,推理时间会翻倍。目前助手擅长设置闹钟、播放歌曲这一类固定任务,复杂交流容易答非所问。

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