人工智能预测蛋白质结构只用几秒

游泳馆里水汽蒙蒙，泳道尽头是瓷砖贴的白线。一个中年女人慢悠悠地游着蛙泳，头每两下抬一次，呼吸声在安静的馆内显得突兀。她游到边，扶住池壁，摘下泳镜。眼角有很深的纹路，头发从泳帽边沿露出来，湿漉漉地贴着额头。她看了看墙上的时钟，又戴好泳镜，蹬壁出发。水花溅起又落下，很快恢复平静。

老运动员的职业生涯末期，身体恢复得比以前慢。昨天训练留下的酸痛，到第二天早上还很明显。他们开始调整训练量，把更多时间花在拉伸和按摩上。经验能弥补一部分速度的下降，但年龄不客气。比赛打完一局，坐在场边喘气的工夫比年轻时长了。有人退役后转做教练，有人彻底离开赛场。更衣室里，他的柜子已经清空。

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。

篮球赛最后十秒，比分落后两分。控球后卫运球过中场，时间在走。他叫了一个挡拆，从左侧突进，在罚球线附近急停跳投。球在篮筐上弹了两下，滚了出来。队友抢到前场篮板，补篮，进攻时间到。终场哨响，落后一分。失利的队员们靠在一起，没有人说话。赢的一方跑来握手，他们勉强挤出笑容。

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。