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。
小区里的健身步道，一个扎马尾辫的小女孩在练跳绳。她跳得不利索，绳子时常绊住脚，停下来重新调整。旁边她妈妈在数数，数到十就夸一句。小女孩跳着跳着笑了，绳子甩得更高，结果绳子打到自己的头。妈妈过去揉揉她的脑袋，她把绳子往地上一丢，说不跳了。过了一会儿又捡起来，继续跳。
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。
体育课上，学生在测一千米。哨声响过，几个男生冲在前面，节奏很快。落在后面的气喘吁吁，脸色涨红。老师站在终点掐秒表，一边喊他们调整呼吸。最后一圈，有人加速，有人开始走。过线后大家弯着腰叉着气，谁也没说话。太阳从操场那头照过来，影子叠在一起。
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。
