人工智能预测蛋白质结构只用几秒

基层体育教练的一天往往从早操开始。带完早训，要整理训练器材，记录每个运动员的状态。下午的课按计划进行，动作要领讲一遍，然后分组练习。教练在场地边缘来回走动，指出错误。晚饭后还有晚训，结束时常常已经天黑。他们拿着不高的工资，训练计划从年头排到年尾。

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。

健身房角落里，一个年轻人在做硬拉。杠铃片加到了一百公斤，他握紧杆子，深吸一口气，把杠铃拉起来。动作不算流畅，腰背有些晃动。放下后，他靠在器械上喘气。旁边一个大叔走过来说，你腰太松了，先减重量。年轻人没吭声，把片卸下两块，又重新开始。大叔站在旁边看了一会儿，走了。

一个瑜伽练习者在家里的地板上铺好垫子。她做了几组拜日式，动作缓慢，呼吸绵长。然后她开始尝试倒立，先靠墙，后来试着离开墙。她的腿在空中微微晃动，她收紧核心，手臂撑稳，倒立保持了十几秒。她慢慢放下来，躺在地上休息。天花板上有一道裂缝，她盯着看了很久，然后翻过身做猫牛式。

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。