网球发球前，球员站在底线后，拍球拍了很多下。她低头看了看网带的方向，把球抛向空中，屈膝蹬地，挥拍击球。网球过网后落在发球区内，对手回球出界。第一盘的关键局，这个发球帮她稳住了比分。她走到毛巾架旁擦了擦手，回到站位，准备好接下一分。
跑步机上的人盯着心率数字，脚步声沉闷。隔壁器械区传来杠铃片碰撞的脆响。汗水顺着下巴滴到垫子上，形成一小滩深色痕迹。他按下暂停键，拿毛巾擦了擦脖子，又继续。日复一日，这个动作重复了三年。体重秤上的数字没有变化，但裤子腰围松了两个扣眼。没人问他为什么坚持，他自己也不太说得清。只是某天不练，浑身像缺了点什么。
游泳队的训练课上，十几个孩子在水里来回游。教练站在池边，手里拿着秒表，不时喊一声加快。一个女孩游蝶泳，动作有些变形，肩膀露出水面太高。教练蹲下来，用手比划着，告诉她身体要平。女孩点点头，再次出发。水花小了，速度反而快了不少。
健身房里，深蹲架前排了队。一个壮汉结束休息，卸下杠铃片，另一个小伙赶紧把自己的重量装上去。他调整好卡扣，深吸一口气，扛着杠铃蹲下去，起来，再蹲。旁边的教练提醒他膝盖不要内扣。做完一组，他把杠铃放回架子上，喘着气坐下来，汗水滴在地板上。
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。
