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。
田径场上，一个练跳高的女生在助跑。她每一步都踩在标记上，起跳腿蹬地，身体像一道弧线越过横杆。横杆没有掉，她躺在垫子上，看着杆子，笑了一下。她站起来，把杆子升高两厘米。教练站在对面，比了个大拇指。她又开始助跑，集中精神。显然很认真的练习。
自行车公路赛，大部队紧紧跟成一串。领骑者破风开路，后面的骑手藏在气流里，能省不少力气。到了爬坡段，队伍拉长，有人站起来摇车，有人咬着牙保持坐姿。车架上的水壶被颠得咣当响。下坡时速度飙到七十公里，大家低头收肩，谁也不肯先减速。
冬天，露天冰场上，几个小孩在学滑冰。他们穿着厚厚的羽绒服，戴着毛线帽，摔倒时衣服鼓起来像球一样。一个小孩扶着冰场边的围栏，一步步挪。另一个人已经能松开手，滑出好几米，但停不下来，直接撞到海绵垫上。笑声在冰面上传开。冰面被冰刀划出一道道白痕，很快又被浇冰车磨平。
机器翻译在日常场景的质量接近人工。新闻报道和产品说明书的译文基本通顺，专用术语也能准确对应。口语和文学文本仍有差距，反讽和双关经常被直译。多语言之间的低资源翻译错误率偏高。大模型出现后，翻译的流畅度提升明显，但事实性错误还会出现，比如把数字和名称译错。校对环节依然必要。
