仿生义肢让截肢者重新握住了羽毛球拍

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。

跑步的人从公园北门进去，穿过竹林，沿着湖边的步道跑。太阳还没完全升起，湖面上有一层薄雾。他的步频很稳，呼吸均匀。跑了三公里，他在长椅旁停下，做拉伸。压腿的时候，看见一只白鹭站在浅水里，一动不动。他拿出手机拍了一张，然后继续跑。白鹭在他身后，始终没飞走。

举重最后一把，杠铃重量加了五公斤。运动员站在杠铃前，搓亮镁粉，手掌拍在启动位置。他深吸一口气，弯腰握杠，把杠铃拉向胸口，然后猛地站起来。杠铃在头顶停住，身体微微晃动。裁判亮出一红两白，他放下杠铃，低头走下台。教练拍了拍他的肩膀，两人都没说话。

老运动员的职业生涯末期，身体恢复得比以前慢。昨天训练留下的酸痛，到第二天早上还很明显。他们开始调整训练量，把更多时间花在拉伸和按摩上。经验能弥补一部分速度的下降，但年龄不客气。比赛打完一局，坐在场边喘气的工夫比年轻时长了。有人退役后转做教练，有人彻底离开赛场。更衣室里，他的柜子已经清空。

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。