（来源：上观新闻）
模型能🔰力分层🗞 这场降智风暴😓的背后，其🇲🇶实有一个🇹🇹🇸🇾值得警惕的🇬🇲🕶现象： 模型🙍♂️🇰🇲能力已经开始🤳🌶分层🎆。而C端🚢🇨🇼月付用户，只🐷能继续享用“🗿🥘够用就好”的降🏴智版，满足🇲🇷🤫聊天、写文案🌥、代码补全等轻🐽🇬🇵量化需求🧵，但绝🇶🇦不触及成本红🔉线🙋。图｜Optica🔮l Il👨🍳💊lusio🐿🚐ns 👩🏫🐳而在至🌫🕑关重要的🎡🐸眼镜片方面，🙆由于苹🤮🌜果在 N50 上✌🦘不考虑加入显🇫🇴示方案，因此预🧼🔄计可以🔊🔭支持市面上绝大🐳🌛多数处方镜片🇹🇯。
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 “bu🥄📙n”：4次 “h🚓ugs”👐：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 ” “⭕🇦🇹hug🕌🥩s” → 🐩“h u g s🥭🕕 ” 初始词汇🇲🇲⚽表仅包含基础字🦜❄符：{🤫b, g,🇱🇧⚡ h, n🧬, p,🏋🔑 s, u, t👼} 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 🕵+ “h🍅🇵🇼ugs”的5次）🇫🇴🕦 “u👨🍳 n”：🤑👘16次（来自“p🥨un”的1♒2次 + “👩🔬bun🛰”的4次）🌚💆 “p u”：1⬛7次（来自“🐟🌟pug”📒🇹🇨的5次 + “📁🇧🇧pun”的1🧜♂️2次） 第三步🇦🇪🦄：合并最高频字符🕸0️⃣对 假设“🧠📺p u”频率最高🚅（17次），创🕯强乱中文乱码字幕无线观看建新符号♊💣“pu”， 词🛎👴汇表扩展为：🇲🇹{b, g🌨🇹🇫, h, n,🎮🌳 p, s🇨🇰, u🛴, ,🔊🏭强乱中文乱码字幕无线观看 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50,2🌴57个tok🍺en）🇼🇫⛑。
