（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：👩🎨💢 “h🥌ug”：10次 🏌“pug”：5次🧨 “pun”：🐭12次 🇮🇴🥬“bun”：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 ” “🇰🇾♾️bun” → 🍩🐀“b u ⛑🇷🇪n ” “h🐛🇵🇹ugs🎈🇵🇬” → 👨💼😥“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 +🇹🇦 “h😇ugs”的5次）😾 “u n”7️⃣🛀：16次（来自“🍨💂pun”的12次👩🦱🔛 + “b🍘😮un”🏋️♀️的4次）🇪🇷 “p u”：1◻7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🇬🇬四虎在线成人免费观看汇表扩展为：{📄b, g🇬🇭🇱🇾, h, n🇵🇸🧘♀️, p, s🗿🤴, u,☢🦗 , p🌌9️⃣u} 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GP🇦🇶T-2为50,2🚳57个🇧🇼token）🍼1️⃣。
苹果在800👨💻美元以上高端🐆😼手机市场份额💊🕑超 60%🎃，很多用🎥🇮🇲户都不问多🦑🗄少钱，只问“是不🔫🤒是最贵的👨🏫🐂款？”，这使🎐得苹果手机🅱的利润都远🥬高于其它厂商，能🏅达到30%至35🔥❤%，很多🇳🇵安卓厂🇲🇦🏳商，做得好的也🇮🇷才10%左右👩🌾，使得苹果能↪👨✈️用高溢价🌁➿持续积累现金🚓🇲🇳，到这种关键🐜时刻开始烧钱换🕷👨🚒市场✂🥳。图源：荣耀 更🇲🇪为重要🇬🇲的是，即便🇷🇪🛒机器人业务目前👩🎤在各大手机厂商中🐿🌄的优先级和地位😖「程度不一」，🏉但未来所有手🇩🇰🍽机厂商🐲↩都会去「造人」🎶🥜，尤其🚆🍤是在小米、华为🤼♀️🌏等手机大厂🏒🦵纷纷押注「人🇧🇮📻车家」全生态场景🇲🇲🙅战略的大背💄👨🎓景下⚓❔。
