（来源：上观新闻）
该模型非常⚽强大，A🇱🇾nthr🕶opic称📏🛵发现了许🇰🇮多主流操作系⚾统、网页浏览🇹🇨器和其他广🏴泛使用软件🇬🇦中“数千个”重大👩⚕️🍕漏洞，其中一🏘些漏洞数🏋️♀️🌶十年来安全研究人👩🍳🍓员都未曾发现🏣💚。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”：🐢10次 “🆕🧚♂️pug”：5次🥑 “pun”：⛹🧘♀️12次🇮🇷🇹🇯 “bun🏡🤢”：4次 “🧞♀️hugs”：5↙🥰次 第一🏹步：将所有词拆🖊😃九九九热视频6分为字符，添加🏇结束符 “hu🤔♍g” → “h 🇨🇱u g ” “p🧟♀️📎ug” → 🧩九九九热视频6“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 👨👨👧👧⛎+ “hug🔺s”的5次） 🛷“u 😵n”：16次🎉（来自“pun🔎🛳”的12次👀 + “bun✊”的4次）👮♀️🎀九九九热视频6 “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“🇲🇼pu”，🧵 词汇表扩展为：🇩🇰九九九热视频6{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GP🤼♀️🍱T-2⬇👯♂️为50,2⛺57个toke🥂☑n）🇳🇦。
在某种🇨🇳👸意义上🍠🙃，围棋棋手和🇲🇾prompt e🇬🇵nginee🔝🐯r面对的是➕📖同一个问题的两🇬🇶🦍面：在人类与A🇯🇴I之间，谁在🙍掌控？🥊掌控意味着什🌦🇱🇷么？掌控的权威从🚜🏙何而来？ 我现在🏓🚤在做两个相🎻🌠互关联的研🙎🔃究⏲。我想从两个方面🧼👨👨👦来回应🇵🇪：一方面承认🇧🇫这背后确实存在⛑真实的权⬜力不对称，另🚐🔜一方面指出🇵🇭🏜这个比〰喻可能🌴遮蔽了一些更复㊗杂的东西🕹2️⃣。
