跑步机根据心率调坡度，虚拟赛道跟着换景

健身房的拉伸区，一个练完腿的人躺在地上，用弹力带把一条腿拉向胸口。他的大腿还在发抖，汗珠顺着鬓角往下流。旁边有人在做平板支撑，撑到极限后趴在地上，缓了很久才起来。大家都不说话，偶尔有拉伸时忍不住发出的闷哼声。灯光白亮，地板冰凉。

跳绳可以很快，也可以很慢。有节奏的单摇跳，每分钟一百八十次，绳子嗡嗡作响。双摇跳需要更高的离地高度，手腕得翻得更快。孩子们在课间比谁跳得多，绳子打到地上，啪嗒啪嗒响。偶尔有人绊住，其他人笑一阵，又重新开始。

冬天的马路上，一个跑步的人穿着短袖，戴着薄手套。他跑过一条街道，呼出的气变成白雾，很快就消散。路边的行人裹着大衣，有的看他一眼。他的腿上有汗，在路灯下反光。跑到红绿灯前，他停住，原地小步跑。绿灯亮了，他穿过马路，继续向前。路面的积雪被踩得咯吱响。

健身房操房里，十几个人跟着音乐做有氧操。领舞的是个短发姑娘，动作利落，表情认真。后面有几个阿姨动作慢半拍，但跳得起劲。音乐节奏很快，操房里气温升高，镜子上蒙了一层水汽。一首歌结束，大家喘着气去拿毛巾。老师调低音量，说接下来做拉伸，需要放松的可以坐地上。

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。