
清晨六点,公园跑道上有十几个人在慢跑。一位老人光着上身,步子不大,呼吸均匀。旁边戴耳机的年轻人跑得快些,几步就拉开距离。树叶上的露水被脚步震落。跑完两圈,老人在长椅上压腿,额头渗出细汗。没有人说话,只有鞋底踩过地面的声音。
马拉松比赛的最后五公里,一个跑者的腿抽筋了。他靠在路边的栏杆上,拉伸大腿后侧,表情痛苦。志愿者跑过来,递给他运动喷雾。他喷了一些,试着小跑。旁边其他跑者经过,有人喊了一声加油。他调整呼吸,重新回到赛道,速度比之前慢了很多。最终他过了终点线,时间比目标慢了十五分钟。
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。
体育用品商店里,一个爸爸带着儿子挑足球鞋。儿子试了一双红色的,站起来走了几步,又踮起脚。爸爸低头看鞋底,问店员耐磨吗。店员说这款适合人造草,刀钉。爸爸摇了摇头,选了另一款碎钉的。儿子有些不高兴,但穿上碎钉鞋踢了几下,说舒服。父子俩买完单,走出店门,儿子抱着鞋盒跑在前面。
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。







