机器狗在废墟里找到幸存者

篮球场上，一个穿旧球衣的老人投篮。他投得很慢，踮起脚尖，手腕轻轻一拨，球画了一个高抛线，空心入筐。他捡回球，又站到同样的位置，再投，又进。连续投了四个。第五个偏了，弹在篮筐边上，滚到草丛里。他走过去弯腰捡，膝盖发出咔嚓声。他拍了拍篮球上的灰。

河边的步道上，一个穿紧身衣的女人在做间歇跑。她快速跑一百米，然后慢走一百米，重复循环。跑到第三组时，她的呼吸变得粗重，速度也稍微下降。但她没有停，只是把快跑的距离缩短到八十米。跑完六组，她弯腰撑膝，大口喝水。河面上有风，吹动了她的头发。她整理好发带，慢慢走回去。

练习射箭的场地上，一个年轻人拉满弓，瞄准靶心。他的手指松开，箭矢飞出，钉在靶上，偏左了。他放下弓，走到靶前拔出箭，回到起射线。他又试了一次，偏右。他调整了站位，把脚微微向左转了半厘米。第三次，箭落在黄圈边缘。他呼出一口气，眉毛还皱着。

一个登山者在室内攀岩馆的墙上攀爬。岩点分布得很密，但颜色标记的路线难度不低。他悬在半空中，手指发酸，右脚找不到合适的支点。他停下来，甩了甩手，重新观察岩壁。换了一条路线，他的动作流畅起来，脚尖踩着岩点边缘，身体贴近墙壁，最终按到顶端的银色铃铛。他降下来，手还在抖。

· 登山包里装什么，赛前就要想好。 · 水袋装满，吸水管放肩带上。 · 能量棒放腰包，随手能拿。 · 急救毯叠小片，塞在夹层。 · 头灯电池反过来，防误开。

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。