由买买提看人间百态

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全部话题 - 话题: siri
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g****2
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1
【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: ghost2 (ghost), 信区: Military
标 题: Iphone5 升级 Siri 居然提供"嫖娼指南"服务!
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Oct 19 23:06:27 2012, 美东)
M****g
发帖数: 11639
2
来自主题: Joke版 - Siri的中文名
Apple在给Siri找中文名,初步定下来叫”元芳”,因为Apple发现中国用户啥问题都喜
欢问元芳。
O*******d
发帖数: 20343
3
来自主题: Joke版 - Siri美国女声配音者曝光
Siri的声音是完全电脑合成,不是事先录好的单词拼起来的,说话是连续的,有语调,
有语气。 估计可能用她的声音做原型,进行频谱分析,语气语调分析。
i***h
发帖数: 12655
4
来自主题: Joke版 - Siri, what is zero divided by zero?
我娃喜欢干的坏事之一就是对Siri破口大骂
d**n
发帖数: 559
5
来自主题: Joke版 - Siri, what is zero divided by zero?
And Siri has atitude problem.
l****t
发帖数: 36289
6
说“来个白牛”
siri:全白的没有,黑白花的行不?
H********g
发帖数: 43926
7
siri说:我好像不明白
M********t
发帖数: 5032
8
来自主题: Joke版 - Google人工智能 攻破了围棋,然后呢? 雷锋网 study875 39分钟41秒前 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。 今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩,研究员随后让系统进行自我博弈,计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说,战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是,AlphaGo不仅记录着大量的棋谱,还有一系列规则来指导‘思考’,”DeepMind CEO Demis Hassabis说道,“事实上,该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段,这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说,要让机器人变得更“自然”。 视觉判断 2014年初, Coulom的围棋程序“疯石(Crazystone)”在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛,而这次AlphaGo并没有被让子,可以说比赛很公平。 人工智能战胜人类围棋到底有多难?即使是最强大的计算机系统也无法在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大致是1047。 使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉——做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。这也是围棋几千年来都让人着迷的原因。” 因此,从2014年至2015年间,包括Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队都将围棋人工智能系统的突破方向瞄准为——使得程序能够模仿人类的直觉式思维。 自我强化 深度学习要依靠神经网络技术,它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则,而是会分析大量数据,“学习”特定的任务。给神经网络提供足够的喵星人照片,它就能学习识别喵星人;提供足够的语音,它也会学习理解人类的语言;提供足够的围棋走法,它也会学会围棋。 在DeepMind,爱丁堡和Facebook,研究人员希望神经网络能像人类选手一样,通过观看棋盘学习围棋。Facebook在最新的研究中表明,这种方法确实可行。结合深度学习与蒙特卡洛树搜索方法,Facebook打败了一些人类选手,虽然并非是Crazystone和其他顶尖选手。 但DeepMind走得更远。在经过3000万步人类走法的训练后,它的神经网络能以57%的准确度(此前记录是44%)预测人类的下一步。然后Hassabis和团队通过强化学习技术,让这一神经网络与它自己的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中,系统会评估哪一步效果最好,即占领更多棋盘区域。最终,神经网络在判断哪一步更好时会越来越优秀。 DeepMind的研究者David Silver表示,“在与其它神经网络和它自己对战数百万局后,AlphaGo学会了自己发现新策略,并逐渐提高了水平。” 正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI系统,包括Crazystone。但事情还没完,研究人员随后将结果再反馈给第二个神经网络。了解前任的走法了,第二个神经网络会使用许多相同的技术来判断每一步的后果。这一过程与深蓝等旧系统在国际象棋上的做法类似,只是它会在下棋过程中学习,分析更多数据,而非暴力破解所有可能的步骤。这样,AlphaGo不仅能战胜AI,还能战胜顶尖人类选手了。 计算机网络 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0128/7bfcf7e43c9064b.jpg 李世乭 与其它神经网络一样,DeepMind的系统运行在配备了GPU的机器上。GPU最初用于渲染游戏图像,但后来有人发现,它们很适合深度学习。Hassabis表示,DeepMind系统在装备了一定数量GPU芯片的单一电脑上也可以用,但与樊麾对战中,他们用上了更大的计算机网络,其包括170个GPU和1200个标准CPU。大的计算机网络训练了同样的系统并进行了实际对战,还借鉴了训练的结果。 尽管Hassabiss会不断改善系统,但待AlphaGo与韩国选手李世乭对战时,他们会使用相同的配置。比赛中系统也需要网络连接,而且他们会“自己铺设光纤”。 挑战世界冠军比挑战樊麾难得多,但Coulom还是认为DeepMind会赢。他过去数十年一直在开发能打败最好选手的系统,现在他认为这一目标已经实现了,他买GPU会赢。 接下来…… AlphaGo的重要性不言而喻。同样的技术还能用于机器人和科学研究,以及类似于Siri的数字助理和金融系统。深度学习创业Skymind的创始人Chris Nicholson就认为,技术“能用于任何对抗性问题,任何类似于游戏且需要策略的事情,包括战争、商业和交易”。 对有些人来说,这是一件值得忧虑的事,特别是DeepMind的系统还能自己学会下围棋。它不仅能从人类提供的数学中学习,还能生成自己的数据,在与自己下棋中学习。特斯拉创始人埃隆·马斯克等大佬多次声明,这类AI系统会最终超越人类智能,脱离掌控。 幸而DeepMind的系统还在Hassabis等人的控制之下。虽然他们用系统破解了复杂的游戏,但这仍只是个游戏。AlphaGo离人类智能还很远,更不论超级智能了。下棋是一种高度结构化的情景,系统也没有人类级别的理解力。但它代表了一种方向,即如果AI能理解围棋,它也会理解更多事。如果宇宙就是一局超大型的围棋呢? via Wired
Google人工智能
攻破了围棋,然后呢?
雷锋网
study875
39分钟41秒前
Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或
得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国
际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——
比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google
人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情
况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李
世乭。
今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰
写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序
中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练
AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人
工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的... 阅读全帖
L****8
发帖数: 3938
9
来自主题: Joke版 - Google人工智能 攻破了围棋,然后呢? 雷锋网 study875 39分钟41秒前 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。 今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩,研究员随后让系统进行自我博弈,计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说,战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是,AlphaGo不仅记录着大量的棋谱,还有一系列规则来指导‘思考’,”DeepMind CEO Demis Hassabis说道,“事实上,该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段,这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说,要让机器人变得更“自然”。 视觉判断 2014年初, Coulom的围棋程序“疯石(Crazystone)”在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛,而这次AlphaGo并没有被让子,可以说比赛很公平。 人工智能战胜人类围棋到底有多难?即使是最强大的计算机系统也无法在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大致是1047。 使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉——做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。这也是围棋几千年来都让人着迷的原因。” 因此,从2014年至2015年间,包括Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队都将围棋人工智能系统的突破方向瞄准为——使得程序能够模仿人类的直觉式思维。 自我强化 深度学习要依靠神经网络技术,它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则,而是会分析大量数据,“学习”特定的任务。给神经网络提供足够的喵星人照片,它就能学习识别喵星人;提供足够的语音,它也会学习理解人类的语言;提供足够的围棋走法,它也会学会围棋。 在DeepMind,爱丁堡和Facebook,研究人员希望神经网络能像人类选手一样,通过观看棋盘学习围棋。Facebook在最新的研究中表明,这种方法确实可行。结合深度学习与蒙特卡洛树搜索方法,Facebook打败了一些人类选手,虽然并非是Crazystone和其他顶尖选手。 但DeepMind走得更远。在经过3000万步人类走法的训练后,它的神经网络能以57%的准确度(此前记录是44%)预测人类的下一步。然后Hassabis和团队通过强化学习技术,让这一神经网络与它自己的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中,系统会评估哪一步效果最好,即占领更多棋盘区域。最终,神经网络在判断哪一步更好时会越来越优秀。 DeepMind的研究者David Silver表示,“在与其它神经网络和它自己对战数百万局后,AlphaGo学会了自己发现新策略,并逐渐提高了水平。” 正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI系统,包括Crazystone。但事情还没完,研究人员随后将结果再反馈给第二个神经网络。了解前任的走法了,第二个神经网络会使用许多相同的技术来判断每一步的后果。这一过程与深蓝等旧系统在国际象棋上的做法类似,只是它会在下棋过程中学习,分析更多数据,而非暴力破解所有可能的步骤。这样,AlphaGo不仅能战胜AI,还能战胜顶尖人类选手了。 计算机网络 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0128/7bfcf7e43c9064b.jpg 李世乭 与其它神经网络一样,DeepMind的系统运行在配备了GPU的机器上。GPU最初用于渲染游戏图像,但后来有人发现,它们很适合深度学习。Hassabis表示,DeepMind系统在装备了一定数量GPU芯片的单一电脑上也可以用,但与樊麾对战中,他们用上了更大的计算机网络,其包括170个GPU和1200个标准CPU。大的计算机网络训练了同样的系统并进行了实际对战,还借鉴了训练的结果。 尽管Hassabiss会不断改善系统,但待AlphaGo与韩国选手李世乭对战时,他们会使用相同的配置。比赛中系统也需要网络连接,而且他们会“自己铺设光纤”。 挑战世界冠军比挑战樊麾难得多,但Coulom还是认为DeepMind会赢。他过去数十年一直在开发能打败最好选手的系统,现在他认为这一目标已经实现了,他买GPU会赢。 接下来…… AlphaGo的重要性不言而喻。同样的技术还能用于机器人和科学研究,以及类似于Siri的数字助理和金融系统。深度学习创业Skymind的创始人Chris Nicholson就认为,技术“能用于任何对抗性问题,任何类似于游戏且需要策略的事情,包括战争、商业和交易”。 对有些人来说,这是一件值得忧虑的事,特别是DeepMind的系统还能自己学会下围棋。它不仅能从人类提供的数学中学习,还能生成自己的数据,在与自己下棋中学习。特斯拉创始人埃隆·马斯克等大佬多次声明,这类AI系统会最终超越人类智能,脱离掌控。 幸而DeepMind的系统还在Hassabis等人的控制之下。虽然他们用系统破解了复杂的游戏,但这仍只是个游戏。AlphaGo离人类智能还很远,更不论超级智能了。下棋是一种高度结构化的情景,系统也没有人类级别的理解力。但它代表了一种方向,即如果AI能理解围棋,它也会理解更多事。如果宇宙就是一局超大型的围棋呢? via Wired
不就是把棋谱数据库增大了么 然后欺负人的记忆力
算个屁的人工智能

在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙
特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计
算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法
,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计
算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才
1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大�: 率�1047。
使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术
的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它
们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉—
—做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起
来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。
这也... 阅读全帖
n***d
发帖数: 8857
10
我的siri只说有趣的问题
r*******x
发帖数: 558
11
siri至少reminder还是很好用的,找地方也不错,就是反应慢了点
z**********2
发帖数: 6143
12
你们这些人为毛还真的回siri的事啊。。。
不看视频啊。。。。
M*********m
发帖数: 2024
13
来自主题: Literature版 - siri - 大众情人
又来做广告。iphone的照相机。
自从iphone 4s推出人工智能的语音功能以后,siri成了新的大众情人。呵呵。
b*******e
发帖数: 554
14
来自主题: Cantonese版 - 大家玩左广东话siri未?

不管了, 已upgrade...要玩广东话siri!哈哈哈!
地图...如果觉得不中用, 便用其他device的 GPS, 问题不大...
s***i
发帖数: 1363
15
来自主题: Apple版 - 不知道siri中文能力怎么样
siri 支持中文还是任重道远。先看看对英文系统能不能达到 apple广告的那样, 那样
已经很强大了。 想想以后apple TV 你只说你想看啥, TV就帮你全做了,还是很爽。
f******e
发帖数: 804
16
来自主题: Apple版 - 不知道siri中文能力怎么样

逆向思维,做个真正人工的
按键接通(或者做个能识别最简单的"人来""小秘书"等几个单词的软件)call center
call center的人完成Siri能做的任务,肯定还做的更好;然后结果返回到需要服务的用
户的手机
人工智能现在绝对还不能和真正人工比"智能"
可以找会不同中文方言的人
j******i
发帖数: 244
17
来自主题: Apple版 - So Siri is iPhone 4S exclusive?
2:27PM So that's Siri, Scott's off the stage. "And that is the coolest
feature of the new iPhone 4S."
Also if it were an iOS 5 feature, shouldn't it be covered by Scott when he
was reviewing iOS 5?
m*****t
发帖数: 697
18
来自主题: Apple版 - So Siri is iPhone 4S exclusive?
好奇这个Siri到底有多smart?各国不同口音的英文能识别么?
★ 发自iPhone App: ChineseWeb - 中文网站浏览器
a***y
发帖数: 19743
19
之前的Siri不太好用啊。
没有demo里这么好。
卖点嘛,是需要创造的。
H****i
发帖数: 728
20
可以理解Apple没有大招
但是把Siri当成大卖点而且4s独占实在是逼人升级实在无趣
m*****e
发帖数: 4193
21
来自主题: Apple版 - iPhone 4s的成败主要看siri了

siri is the first step to cure for cancer and human longevity.
u******a
发帖数: 7843
22
来自主题: Apple版 - iPhone 4s的成败主要看siri了
siri looks too good to be true...
要是能达到广告里那样简直太神奇了。
D******e
发帖数: 1222
23
看Keynote发现?
还有第一个和第二个天气问题, siri出来的问题原文是一样的?
j****n
发帖数: 4358
24
apple估计通过Siri赚很多广告费
y*******d
发帖数: 1765
25
你不会觉得那些天气啥的都是siri自己想出来的吧。。。。。。
f****g
发帖数: 2073
26
呵呵,大家要有思想准备, 口语不好的Siri很不好用。
j****n
发帖数: 4358
27
还好吧,我看我的华人mainland朋友在iPhone4上用Siri听好用的
p****i
发帖数: 83
28
来自主题: Apple版 - Siri显然是云计算
demo里面,正在说指令的时候,wifi图标右侧的小轮子就已经在转了,其实是在把语音
送到服务器做识别。而且后面又提到Siri支持3g和wifi。工作原理和nuance的iphone应
用一样。换句话说,飞行模式肯定没法用,即使你只想加个schedule等离线应用也不行。
只开放给4s其实跟计算能力毫无关系!就是要赚钱罢了。
★ Sent from iPhone App: iReader Mitbbs Lite 7.28
j**u
发帖数: 6059
29
记得原来有个智能狂拼,可以学习用户指定的文件,知道用户的写作习惯。我用这个打
过论文,基本上整句都不用改。这个Siri的语音识别有这个功能吗?例如识别的不对,
就让用户纠正然后记住,这样以后再用的时候就准确了。这样就算说英语有口音也不用
担心了。
j****n
发帖数: 4358
30
来自主题: Apple版 - wsn的英语siri能understand吗
many wsn already use siri in iphone 3s
j****n
发帖数: 4358
31
来自主题: Apple版 - first post, welcome siri
siri, you are my humble personal assistant.
a***y
发帖数: 19743
32
来自主题: Apple版 - Siri, I love you
http://www.youtube.com/watch?v=Mq-UTP9YU_Q&feature=player_embed
Siri: I hope you don't say that to those other mobile phones.
s******3
发帖数: 7297
33
来自主题: Apple版 - Siri, I love you
that's so funny
do i got to choose the voice of Siri? It should be more attractive if they
have Asian girls sweet voice.
o*****n
发帖数: 2098
34
来自主题: Apple版 - Siri, who are you?
Siri很费CPU吗?为什么不让iphone 4用?
k**********4
发帖数: 1317
35
来自主题: Apple版 - Siri, who are you?
哇,太可爱了siri,名字也超好听的
h*****5
发帖数: 322
36
来自主题: Apple版 - Siri, who are you?
哈哈,太逗乐~ Siri, I love you!
a*******3
发帖数: 3289
37
可以叫siri用imessage 发么?
i******d
发帖数: 449
38
haha
刚刚得到正确答案
Siri:
I hope you don't say that to those other mobile phone.
s********3
发帖数: 3476
39
是啊,所以过不了多久,全世界就都是和siri调情寻开心的男男女女了
c******n
发帖数: 5697
40
its stupid
siri is basically a user interface for google search
the selling point is the nuance communications speech recognition technology
in the user interface
g****t
发帖数: 31659
41
有好几个自然语言搜索引擎.
完全和google不一路.

its stupid
siri is basically a user interface for google search
the selling point is the nuance communications speech recognition technology
in the user interface
c******n
发帖数: 5697
42
其实IBM的watson要比siri牛多了
b*****j
发帖数: 343
43
日本媒体称Siri不能识别日式英语
www.weiphone.com/iPhone/news/2011-10-14/Japanese_media_said_Siri_does_not_
recognize_Japanese_English_242870.shtml
s**********d
发帖数: 1368
44
来自主题: Apple版 - 这个人的英文siri说听不懂
哈哈哈哈!
用siri测试托福口语最好了~
h*******n
发帖数: 357
45
来自主题: Apple版 - 这个人的英文siri说听不懂
这个siri故意难为人家吧,后面的see you tomorrow怎么都听不懂,哈哈哈
t******u
发帖数: 3036
46
骂siri 怎么回答
S******s
发帖数: 5376
47
me: are you insane?
siri: no comment
s*******e
发帖数: 15758
48
This is real!!!!!
so funny. seems that this siri is a little slutty ya....
m****i
发帖数: 292
49
来自主题: Apple版 - Siri's reply
to the famous "I love you siri",
"you hardly know me"
挺像个正常女生的,
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