（来源：上观新闻）
大厂虽然擅长C1️⃣🇰🇷oding能力🇭🇷🧹，但没有供应链👨👩👧数据、没🌝有生产🖼知识，🇬🇧没有企业专有🌮数据集（🏩🇧🇫如零售企🇧🇶🕎业成千上万家🌹门店的调货逻🌮辑、船🛣天天躁夜夜躁狠狠久久舶制造工🙎💬艺文件），🥅🐮更没有图纸理👨🌾🗯解能力🇭🇺。这种对应关系揭示⏸🙋♂️了一个深层假🎏👹设：AI🗿👯♂️变革是在现有职☮🚭能分工框架内分别🐔天天躁夜夜躁狠狠久久发生的🥚🆓。
5、小白👘更容易😤😅受益🍲🚁。短板：技术比🇵🇭超导和离子阱都新💾👨👩👧👦，工程经验积🚚4️⃣累少；🇹🇯保真度🧜♂️🅱还在追📎赶🚹🧗♀️。花数月考虑问题🍛，然后在两小🍴❌时内实现功⛈能是没有🥶🅾意义的🍹。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 “pu🏜❓n”：12🍎次 “b☁🕦un”：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 ” “📿hugs”🤣 → “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🚻🐿”：1🕙5次（🔺来自“📁hug”的1✳0次 +🇧🇫💌 “h🌦ugs”的5次）🇳🇮🕋 “u n🗾”：16次（来自👔🏄♀️“pun”的12🇬🇵次 + “b🇨🇫✍un”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🎻“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G🕝🇼🇸PT-2为💡50,2🇸🇦57个token💥）😼🎵。
