
在学校操场的一角,一个男生在练习立定跳远。他反复试跳,每次落地后回头看自己落脚的痕迹。旁边的沙坑被踩出许多脚印。他蹲下,把沙坑抹平,再退到起跳线。这一次他摆臂更用力,起跳时膝盖收得更高,落地后踉跄了一步。他皱了皱眉,回去重新跳。
篮球馆里,一个独臂少年在练运球。他用右手运,左手只剩半截,夹着球不稳。他反复做胯下运球,球几次撞到他的残臂上弹开。每一次他把球捡回来,继续。运球声在空旷的馆内回响。过了一会儿,他开始练习投篮,用右手托球,残臂辅助,投出的球弧度很高。进了三个。
电竞选手的训练内容在很多人看来就是打游戏。其实有一套固定的流程,射手要练习补刀,中单要练习技能释放的准确率。每天几个小时下来,手会发酸。他们需要保持专注力,同时注意操作的细节。比赛时的一波团战,可能就在几秒内决定胜负。训练室里灯光很亮,键盘声密密地响。
一支业余女子篮球队在社区中心进行队内对抗。她们穿着不同颜色的背心,奔跑起来头发飞扬。一个后卫断球成功,长传给前锋,前锋上篮得分。替补席上的人欢呼。比分交替上升,最后几秒,落后一方投进一个三分,压哨命中。队员们跳起来拥抱。然后她们收拾东西,关灯,锁门。
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。







