一个瑜伽练习者在家里的地板上铺好垫子。她做了几组拜日式，动作缓慢，呼吸绵长。然后她开始尝试倒立，先靠墙，后来试着离开墙。她的腿在空中微微晃动，她收紧核心，手臂撑稳，倒立保持了十几秒。她慢慢放下来，躺在地上休息。天花板上有一道裂缝，她盯着看了很久，然后翻过身做猫牛式。
手机里的健身应用把跑步变成了一种打卡游戏。每天完成目标，就能获得虚拟奖牌。有人为了和好友比拼步数，晚上还在小区里转圈。应用里的排行榜每周更新一次，前十名会得到几天的专属头像框。有人觉得这样更容易坚持，也有人只看自己跑过的路。打开应用，首页上显示着今天的天气和温度。
体操动作里，连接最要紧。一套自由操，一个空翻落稳之后，紧接着就要准备下一个难度。脚掌触地的瞬间，膝盖微屈卸力，上身保持平衡。如果连接断了，成套的分数会受影响。运动员在训练馆里反复打磨这两步之间的衔接，一天要练几十次。垫子边缘散落着镁粉尘，反射着屋顶的灯光。
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。
