（来源：上观新闻）
03 救赎、📶排异和恐慌 🍘🇰🇷AI如同一场大感🥶染，在组💥🕤织内的代码🕑、数据分析👨👨👧👦⚛、投放策略、设计🚾🏫、招聘等一🇵🇾连串场🕎景快速👩👩👧攻城略地🔖🤹♂️。这一数字🍳在互联网行业🇸🇬通行标准下远不达♋🎰标，行业惯例🗄要求软件服务🎱商承诺99🇬🇺⛑.99%的🧂可用率🚝🏎。这套循环到🚭底解决什么问📲题？可以设想一个🕙🎸具体场景🤫。
让我们用一个简化🧱🏛示例说明，假设训✡📸练语料包含以下词🧕汇及出现🐂频率： “hug🇻🇮”：10次 “🇺🇾❤pug”：5次 📏🇾🇹草草宅男网“pun”🛸：12次 “📽🔟bun”：4次🇹🇩▪ “hug🌽🎸s”：🆓5次 第一步：⚱将所有🇧🇩词拆分为字符，添🇱🇷📰加结束符 🧸🥠“hu🧝♂️g” → “h 👨✈️u g ” “p🤪ug” → “p🔯🎷 u g ”🚋 “pun”📛 → 👟♠“p u n 👨🦱🍰草草宅男网” “bu👩👩👦👆n” → 🧜♀️🥦“b u n 👻🇱🇰” “hugs”🔭 → “🇸🇮h u g s 🌚🇫🇲” 初始词💋☠汇表仅包含基础字🈯符：{b,🤘🚤 g, h, n🇲🇻🎩, p,🧹🛃 s,🎼 u, }🐻 第二步：📝💌草草宅男网统计相邻字符对🧢的出现频率💷 “u g”：1🇹🇳🏴5次（🥏♌来自“hug”的🔢🇱🇸10次 🥩👟+ “hug🇹🇫🇧🇿s”的5次）🎶 “u n💑”：16次👨👩👦👦（来自“pu👨❤️👨🧬n”的12次 3️⃣📦+ “bun”🇭🇹的4次⛄） “p👨🏫📑 u”：17次🇨🇿👨👩👧👧（来自“pug🥮🔗”的5次 + 🇦🇿“pun”的🇲🇲🤬12次） 第三🎽步：合并最高频🌔字符对 假设“p🤠👨👨👧 u”频率最高（🥛17次），创建🎿😣新符号“pu”，🕤 词汇表扩展为：💅{b, g🇰🇷, h, n, 🌷👩⚕️p, s, u🆖, , p🧐🍅u} 第四步🇱🇾💼：迭代重复 🇸🇹继续统计新⚱🛡语料中的字符对🎿频率，合😌并下一🛢◽个最高频🌆🎟对，直到达到预🧰🎳设的词汇✈🇷🇺表大小（如G👞🧲PT-2为50,🇦🇿🇲🇴257个tok🦢🌪en）🔮💪。
这也使得Bein🗣◾草草宅男网g-H0.7🍭能够进一步把世界🎡✌模型压进🇻🇺端侧硬件与实🇵🇸时运行场景，成🏴为业内首🏛💉个可在端侧⬅部署，🔃可商用的世🏫💟界模型👔⛓。当时的人才迁移💾⛲也是同样的🤝路径： 从老牌🌲硬件大厂（H🕌🦡P, 🐀Intel⚛）流向软件新贵（😐🌧Microso⏳🇲🇱ft, Ora💽👨👨👧👧cle🚇🤓）； 再从软🍝件巨头流🚋🐈向互联网初🍊创（Netsc🍮😡ape, A🆚🍗mazo⚒↘n, G🧂oogl🇲🇵e）👨🦰👨👩👧👦。借助图片生成、换🎌脸等功能，虚构影📳🎹草草宅男网像可能指🍛⛎向具体个🇧🇧人，很💪容易侵🧛♀️犯他人合法权益🇬🇧🏄。
