健身房的拉伸区，一个练完腿的人躺在地上，用弹力带把一条腿拉向胸口。他的大腿还在发抖，汗珠顺着鬓角往下流。旁边有人在做平板支撑，撑到极限后趴在地上，缓了很久才起来。大家都不说话，偶尔有拉伸时忍不住发出的闷哼声。灯光白亮，地板冰凉。
举重最后一把，杠铃重量加了五公斤。运动员站在杠铃前，搓亮镁粉，手掌拍在启动位置。他深吸一口气，弯腰握杠，把杠铃拉向胸口，然后猛地站起来。杠铃在头顶停住，身体微微晃动。裁判亮出一红两白，他放下杠铃，低头走下台。教练拍了拍他的肩膀，两人都没说话。
游泳馆里，教练隔着池壁喊话，提醒学员转动肩膀。自由泳换气时，头不能抬得太高，要顺势用嘴吸气。初学者总是怕呛水，一换气就停顿。教练说，把节奏放慢，身体才能浮起来。水花的声音很大，每个人都在自己的泳道里来回。五十米的泳池，数不清已经游了多少趟。
足球青训营里，十岁左右的孩子在练传跑配合。教练把场地划成小块，要求两脚出球。有孩子传丢了，马上反抢。一轮训练下来，教练没讲大道理，只让他们重复同样的动作。傍晚，几个孩子主动加练，互相纠正脚法。场地边放着一排水壶，被晒得温热。
大模型训练成本持续攀升。一次千亿参数模型的训练用电相当于几千户家庭一年用量。成本抬高入场门槛，也推动算法改进。混合专家结构把任务拆给多个小模型处理，同等精度下能耗可降低三成。小团队开始依赖云服务商的现成算力，独立训练越来越少。
