清晨六点,公园跑道上有十几个人在慢跑。一位老人光着上身,步子不大,呼吸均匀。旁边戴耳机的年轻人跑得快些,几步就拉开距离。树叶上的露水被脚步震落。跑完两圈,老人在长椅上压腿,额头渗出细汗。没有人说话,只有鞋底踩过地面的声音。
健身房操房里,十几个人跟着音乐做有氧操。领舞的是个短发姑娘,动作利落,表情认真。后面有几个阿姨动作慢半拍,但跳得起劲。音乐节奏很快,操房里气温升高,镜子上蒙了一层水汽。一首歌结束,大家喘着气去拿毛巾。老师调低音量,说接下来做拉伸,需要放松的可以坐地上。
健身房里,深蹲架前排了队。一个壮汉结束休息,卸下杠铃片,另一个小伙赶紧把自己的重量装上去。他调整好卡扣,深吸一口气,扛着杠铃蹲下去,起来,再蹲。旁边的教练提醒他膝盖不要内扣。做完一组,他把杠铃放回架子上,喘着气坐下来,汗水滴在地板上。
学校武术队在操场上排练。一个负责表演的学生举着红缨枪,枪头缠着红布。他把枪往地上一杵,绕场走了半圈,然后开始舞枪。动作不快,但每次转身都有呼呼的风声。旁边有几个学生围观,手里拿着矿泉水瓶。舞到一处,他把枪从背后交到左手,脚下步伐一变,枪尖指向斜上方。有同学喊了声好。
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。