AI替你写代码，出bug算谁的

马拉松补给站前，志愿者把水杯摆成容易抓取的位置。跑者经过时弯腰拿杯，多数人只喝几口就扔到地上。海绵块泡在水桶里，有人扯两块夹在腋下降温。半程过后，补给站更加忙碌。有人跑过时喊了声谢谢，志愿者来不及回应，又开始倒水。太阳升高，路面上的影子越来越短。

社区乒乓球台前，一位大爷正和一个初中生对打。大爷用的是直板，推挡特别稳，初中生拉球力量大，但总是下网。围观的邻居喊了几声好球。大爷让着比分，打到十平后突然发了个下旋球，小孩没接住。大爷笑着说，下周再来。球拍和球放在台边，被风吹得轻轻滚动。

冬天，露天冰场上，几个小孩在学滑冰。他们穿着厚厚的羽绒服，戴着毛线帽，摔倒时衣服鼓起来像球一样。一个小孩扶着冰场边的围栏，一步步挪。另一个人已经能松开手，滑出好几米，但停不下来，直接撞到海绵垫上。笑声在冰面上传开。冰面被冰刀划出一道道白痕，很快又被浇冰车磨平。

踢毽子讲究几个人配合。一个人把毽子弹起来，另一个人用脚内侧接住，再顺势送到下一个人身前。毽子不能落地，也不能传得太快。有个中年人踢得最好，他能用膝盖和脚后跟把快要掉落的毽子救起来。旁边的人纷纷叫好。轮了一圈，谁也没让毽子落到地上。

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。