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。
篮球裁判在边线外做了个走步手势，然后指向进攻方向。教练对这个判罚很不满意，冲过来质问。裁判没有理会，转身跑向中场。球员们继续比赛。下一回合，防守队员被吹了打手，他抱着篮球摇头，还是把球交给裁判。裁判接过球，把球在地上拍了两下，准备罚球。
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。
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。
