（来源：上观新闻）
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🤟”：1⛓0次 “p🍐ug”：5次🖤📨 “p🔘un”：12次 🔙黑人精品97区97“bun”：4次🐃 “h🇩🇯ugs📲🦚”：5次 🏯👬第一步🥛🇳🇵：将所有词拆分🇱🇦👃为字符，添加🌿😈结束符 “h🥺ug”👨🎨 → “🐓👩🎤h u g👩👧🥦 ” “pu🇫🇮g” 🤽♂️👥→ “p u g🇱🇻 ” “🇪🇭pun”👨🚀👊 → “p u 👘n ”🍔🚉 “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, 🇪🇭黑人精品97区97n, p, s🇧🇴🥵, u🇧🇱, } 第🇲🇬🐫二步：统计相🧼🔸邻字符对的出现频🇨🇳🍫率 “u g”：💎15次（来自“h🔌ug”的10次 🤔🔵+ “hug🗻👗s”的5◾✈次） “u 🕔n”：1🙃🐠6次（来自💇“pun”的🇲🇫👩🦰12次🎙 + “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“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）🍇🇳🇺。
但AI💑竞争的逻辑不同◀🇱🇨，它更像是🌽一场谁都不🏜敢先停下来的“🇰🇾军备竞赛”——每🌕🇱🇹个国家、每📵个公司都在说👨👨👦👦😘：“我也担心安全🕗，但如🏖⏱果我放慢↙速度，对手就🏡会超过我🌔。参半这套曾经所向🎭🦵披靡的营🔜🗓销打法🦅已显现出边😥际效益递减，恐难🆑再支撑其长🌄期增长🧐。” 围棋社群之🔎所以看💩🏒起来适💽应得相对好，有🍲🇺🇾两个很重🔑🥫要的条件🐏👩🦲。同时，后端必须具↩备自由切换🇶🇦Dee🏗pSeek🦓🏫、Qw💘🐪en、文🤕👩🎤心等国产模🎺型的能力，彻底✉告别被海外“卡脖♑子”的历©🇴🇲史🧳🧧。
