（来源：上观新闻）
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速度会😨🎾比任何人预期的都🇻🇬快👨⚖️👿。自20💢🈸24年底组💑📕队以来，团队先🏦🚏后尝试过合🚶🐮成数据、工作👽👩💼流构建🚃器、自然语言🥦编程，⚗🥝直到「超🍁级智能体」◾👏的思路终于🏀跑通🥴🇵🇲。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：🉑 “hu😿g”：10次🚚 “pug”：🎃✴国产三级不卡在线观看视频5次 “🕜pun”：12📢◼次 “☸bun🤽♂️”：4🆎国产三级不卡在线观看视频次 “🆗🇧🇼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 ” 🕘“pu⏮国产三级不卡在线观看视频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 + “🚓👨👨👧👧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“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GPT-😪2为50,257🏗🌆个token🖤）🚐。
