地震预警终端倒数十秒，全校师生躲到桌下

羽毛球馆的灯光刺眼。两个人隔着网来回击球，白色羽毛球在空中划出短促的弧线。打到第三局，其中一个人明显步伐变沉，救球时差了一步。另一个人没有放缓节奏，反而加大了扣杀的力量。羽毛球砸在界线上，弹起，落在场外。输的人弯下腰，双手撑住膝盖，大口喘气。赢的人走过来，伸出手，把他拉起来。两人都没说话。

清晨的跑道上有露水。一个中年男人光着膀子跑圈，肌肉已经不紧实，腹部微微隆起。他跑得很慢，但一直没停。跑到第七圈，太阳从教学楼后面露出来，光线打在他肩上，汗水闪着光。跑道边的单杠上，有人在做引体向上，动作标准，下巴过杠。两人目光对了一下，各自忙各自的。

拳击馆里，两个陪练戴着护具，给一个年轻选手喂招。年轻选手出拳犹豫，教练大声说不要怕，打出去。他这才连续出拳，打在护具上啪啪响。陪练后退一步，示意他继续。他加快节奏，左右摆拳加直拳，打到后面自己也开始喘。教练叫停，跟他重复了一遍防守动作。他点头，汗水从下巴滴到地板上。

足球场上，人造草皮被踩得东倒西歪。一个大学生在练习颠球，球从脚尖弹到膝盖，又落到脚背，连续了十几下。他停下来，把球踩住，抬头看天。天空很蓝，没有云。场边放着一个空矿泉水瓶，里面插着几根烟头。他又开始颠球，这次换成右脚起。球掉了几次，他弯腰捡起来继续。

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。