市体育馆里，一场业余羽毛球赛正在进行。观众不多，但掌声和叫好声很清晰。场上一个男选手反手回球质量很高，网前放小球得分。对手走到网前和他碰了碰拍子。下一局，对手改变打法，一直压他的反手位。比分拉开，男选手有些急躁，连续失误。教练在场边喊了一声稳一点。他深吸一口气，把球发出去。
老运动员的职业生涯末期，身体恢复得比以前慢。昨天训练留下的酸痛，到第二天早上还很明显。他们开始调整训练量，把更多时间花在拉伸和按摩上。经验能弥补一部分速度的下降，但年龄不客气。比赛打完一局，坐在场边喘气的工夫比年轻时长了。有人退役后转做教练，有人彻底离开赛场。更衣室里，他的柜子已经清空。
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。
体育课上，学生们绕着操场跑圈。跑完两圈，有人弯着腰喘气，有人直接坐在草地上。体育老师吹哨子，喊集合。一个胖男孩跑在最后，脸涨得通红。等到队伍解散，他走到一边，扶着单杠慢慢蹲下。老师走过去拍了拍他的肩膀，什么也没说。下一节课，男孩还是跑在最后，但跑完了。
奥林匹克格言“更快、更高、更强”指向人类突破极限的渴望。百米跑道上，0.01秒的差距背后是无数个清晨的起跑练习。举重台上的重量增加，意味着肌肉和神经的配合再上一个台阶。体育把抽象的目标变成具体的数字。
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。
