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。
小区楼下有一块水泥篮球场，地面有些开裂。放学后，几个孩子把书包堆在篮筐下，用石头在地上画出三分线。跳起投篮时，球弹到裂缝处会改变方向。他们不介意，捡起来再投。天快黑时，大人来喊吃饭。最后一个球投出去，没有进，他们说明天再来。
在学校操场的一角，一个男生在练习立定跳远。他反复试跳，每次落地后回头看自己落脚的痕迹。旁边的沙坑被踩出许多脚印。他蹲下，把沙坑抹平，再退到起跳线。这一次他摆臂更用力，起跳时膝盖收得更高，落地后踉跄了一步。他皱了皱眉，回去重新跳。
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。
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。
