（来源：上观新闻）
第二种🇷🇼是“魔法”隐📫喻：把A🇩🇴📠I看作一🏜♾️个神秘的、不可完🚪🍪全理解🎸⛎的存在🔕🤮，pro🇵🇭🉐mpti🐀🤨ng就像是念咒语🧸或者“低语”，强🛳调的是AI的不透🛥明性📢🥂。以阿里淘🧱🇬🇵天集团🐨发布的AI生产🇺🇲🙂力计划为例，🎷全体员工（🆒包括实习生）🇮🇨🆗可免费🇿🇼使用悟空、Qo🚏der ✍🏪系列等内部付🐳♌费AI工具，覆盖😐技术研发和通🇷🇺用办公场景🇵🇰🐺。
从计算🏝🇲🇵能力来看，根据E💷poch 🗿🍸AI以英伟达H🙃100e计算能力🏟👿为标尺的统计，🇳🇵💓英伟达GPU占🇳🇮国产成 人 综合?欧洲全球人💕工智能总计算能👁️🗨️力的60✳🧛♂️%以上，谷歌与亚🐠🕞马逊分列第二、第⏬三位🇿🇦👩👦👦。
让我们用🇦🇫一个简化示🍭国产成 人 综合?欧洲例说明🦢📄，假设训练语料📵💧包含以下词汇及🍧🚎出现频🖼率： “hug”◾👖：10⏺🤤次 “pug🛢🧽”：5🥧次 “p🚗🇲🇺un”：12🌀⏲次 “bu🇻🇺🇨🇳n”：4次🌚 “hugs”🐻😓：5次 第一步🔐👩🔧：将所有词拆分为🧽字符，添加结束符🐾 “hug” 🧨→ “h 🇦🇿u g♥🍐 ” “🆒🖤pug” → “🛂👨🦲p u g ” 🔠“pun” 🤘👥→ “p u n🌋🤫 ” “bu🇽🇰n” → “b 🦉🇦🇼u n ” “🚛🇧🇷hug🍗s” → “h🎉🈵 u g s🇲🇱 ” 初始🍴词汇表仅包含基🇬🇦😍础字符1️⃣🚆：{b🇰🇼🧛♀️, g, h, 🇱🇨n, p, 📶s, u🎈🌗国产成 人 综合?欧洲, }🔘🚴 第二步：统🧸🇵🇲国产成 人 综合?欧洲计相邻字符对📯的出现频🏒率 “u g”🇳🇷国产成 人 综合?欧洲：15次（来自“🐶hug🌱”的1🔃🏧0次 + “h🎊🕴ugs”的🇴🇲😓5次） “u 👽🏕n”：16次（🇲🇰🇨🇲来自“🌝🐉pun”的🌑🌩12次 + 🇬🇹🍝“bun🇵🇳🍚”的4次🇸🇰） “p 👻📆u”：17次（来😎自“pug”🧙♀️🥄的5次 + 🚺☂“pu🎄💀n”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“p🇫🇮u”，🥗♉ 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token）🍑🇷🇺。
