（来源：上观新闻）
一座基地，🐌承载的不仅是人🛑才培训📝，更是这座城市与🚵这家科技巨🧦🤬头共同书🇪🇬写的下一个1🇰🇳📭0年故事👛🥅——当🇨🇮创新基因🔨💷注入城市肌♠理，当产业生态与🅾🧙♂️城市脉搏同🤰频共振，一🙆🏜个关于👨👦👦🇭🇳人才与未来🏸的故事，才刚🇷🇺刚开始🇳🇺🎤。STS这个学科📙几十年🕓来一直🔓🐍在做的一件事，⚾就是打破这种“没🚰有别的办法”的🔆叙述👨👧👧⏳。” 这和过去两年🛤大家熟悉的“🚰AI提效”叙🥡🙆事不一样👚。备忘录中还🇸🇰提到这样一件事，🇸🇪Anthropi🏪c把分给亚马💌👕逊、谷🧝♀️🚁歌的抽成，也算进✔🇧🇶自己的总营收👲🇪🇨里，进而把🧥账面营收数💇👅字做大🍝🗓成人直播自拍一区。
就在同一天，Op🗳🔘enAI收🕎⛈购了A🤖I财务应♠用公司🤹♂️Hiro🤫🇾🇪 Fina🏇nce🆒🥴。让我们用😿🏰一个简化示例说明🚘，假设🍘🇬🇳训练语🔁🧫料包含以7️⃣👩🔧下词汇及出现🕗频率： “hu🌟g”：1🥊0次 “pug”👨🏘：5次 🇵🇫👃“pun”：🛀🖇成人直播自拍一区12次🇨🇦😞 “bun”🎌：4次🧸🇩🇬 “hu🈳gs”：5🇻🇳⛳次 第🥼🐝一步：将所😢🇲🇳有词拆分为🇬🇵字符，🇹🇬🎗添加结束符 “h🛤ug” → 🇨🇦“h u g 🚶♀️🇹🇨” “pug♿” → “🇬🇶p u g✅ ” “pu🍈♥n” →🎅 “p u 💙🇽🇰n ”🕹🇬🇦 “bun” 🏪→ “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📺🐱：统计相邻🎫字符对的出现频🇹🇦🇻🇳率 “u g🍗🎗”：15🇸🇸次（来👩🦳☎自“hug🥧🇸🇳”的10次 🧟♂️📘+ “hugs”🤒的5次）🤴✏ “u 🎳🌝n”：✨16次（🥠来自“pun”🤕的12次 💋🥅+ “bu🌐n”的4次👐） “p u”：👩👦17次（🇳🇷来自“pug”🇫🇮👨❤️👨的5次 + “p🦐un”的12👨🦰🍺次） 第👨💼📳三步：合☠❗并最高频🍟☕字符对 🇳🇵👨⚕️假设“p u”🥿🌞频率最高（1⛩7次），创建新🇧🇱🐂符号“pu”，🍳💻 词汇表扩展✒为：{🏋🏂b, 🤒🈸g, ☃h, n, p🥢, s🇵🇭👶, u, ,⛔📽 pu🏭} 第👎🍲四步：🍼迭代重复 继续🇻🇮🤱统计新语料🎲中的字🇲🇲成人直播自拍一区符对频率🖌，合并下一个最高🎹频对，直到达到预🥁设的词汇🦃表大小（如😽GPT-👰2为50,🥑257个t🛵😳oke🤭〽n）🇧🇶。
