橄榄球争球时，双方前排球员弓着身子，肩膀抵在一起。裁判把球从中间扔进去，中锋用脚拨给身后的队友。锋线随即互相推挤，腰和腿同时发力。后卫把球接住，立刻向边线转移。看台上响起低沉的呐喊。争球结束，球已经传到外围。
广场舞的队伍在傍晚准时出现。音响放在石阶上，领舞的大姐站在最前面。音乐一起，几十个人跟着动起来。动作并不复杂，以左右迈步和摆手为主，偶尔加个转身。后排有位大叔动作跟不上，但跳得很认真。三首歌过后，有人拿毛巾擦脸，有人聊天。天黑下来，队伍散了，广场恢复安静。
跑步机上的人盯着心率数字，脚步声沉闷。隔壁器械区传来杠铃片碰撞的脆响。汗水顺着下巴滴到垫子上，形成一小滩深色痕迹。他按下暂停键，拿毛巾擦了擦脖子，又继续。日复一日，这个动作重复了三年。体重秤上的数字没有变化，但裤子腰围松了两个扣眼。没人问他为什么坚持，他自己也不太说得清。只是某天不练，浑身像缺了点什么。
篮球裁判在边线外做了个走步手势，然后指向进攻方向。教练对这个判罚很不满意，冲过来质问。裁判没有理会，转身跑向中场。球员们继续比赛。下一回合，防守队员被吹了打手，他抱着篮球摇头，还是把球交给裁判。裁判接过球，把球在地上拍了两下，准备罚球。
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。
