人脸识别遇到口罩，新算法如何破解？

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。

练习射箭的场地上，一个年轻人拉满弓，瞄准靶心。他的手指松开，箭矢飞出，钉在靶上，偏左了。他放下弓，走到靶前拔出箭，回到起射线。他又试了一次，偏右。他调整了站位，把脚微微向左转了半厘米。第三次，箭落在黄圈边缘。他呼出一口气，眉毛还皱着。

滑板场里，一个穿着肥裤子的小孩在练习豚跳。他踩着滑板快速滑行，后脚用力点板尾，前脚向上拉，滑板离地不到十厘米，马上就落下了。他又试了一次，这次高了一点，落地时前轮先着地，差点摔了。旁边几个大一点的滑手在玩道具，发出轮子摩擦地面的声音。小孩擦了擦汗，继续练。

学校武术队在操场上排练。一个负责表演的学生举着红缨枪，枪头缠着红布。他把枪往地上一杵，绕场走了半圈，然后开始舞枪。动作不快，但每次转身都有呼呼的风声。旁边有几个学生围观，手里拿着矿泉水瓶。舞到一处，他把枪从背后交到左手，脚下步伐一变，枪尖指向斜上方。有同学喊了声好。

· 登山包里装什么，赛前就要想好。 · 水袋装满，吸水管放肩带上。 · 能量棒放腰包，随手能拿。 · 急救毯叠小片，塞在夹层。 · 头灯电池反过来，防误开。

机器翻译在日常场景的质量接近人工。新闻报道和产品说明书的译文基本通顺，专用术语也能准确对应。口语和文学文本仍有差距，反讽和双关经常被直译。多语言之间的低资源翻译错误率偏高。大模型出现后，翻译的流畅度提升明显，但事实性错误还会出现，比如把数字和名称译错。校对环节依然必要。