（来源：上观新闻）
赵同阳在机器人🇻🇬领域的工作经历丰▫🎩富🏧。更关键🌀的是，数据🐚应该包👩含哪些模👳👩⚖️态尚不明确🤪🚶。“我Human👘👨👨👧👦有次为了挖🧕🔻一个陈年旧案的关😙联人，🇲🇸硬生生🛥让我自学🇬🇼🧒乱码中文字幕小综合了一整套复🇲🇳杂的数🥁🇳🇨据库检🛀⛄索逻辑，🎄折腾到凌晨3🇬🇵点，最👵🤑后发现那🥂🌁人早就不在境🙇♀️内了⛔📵。已被康奈🇾🇪尔大学、San👩🏫🔼dia国家🇺🇳实验室、UC👿SD（☁加州大学圣📗😪地亚哥分校🗺）、UCSB📤🛡（加州大学圣塔芭⬜🐳芭拉分⛵👄校）等部署🧹乱码中文字幕小综合。
余恩源给出清晰🗞🙇♀️答案：无人车本🥕质仍是车，是机🇰🇭器人汽车🦌🧁或汽车🚶机器人，属于从汽🐞车演化🔩🤼♂️而来的新物种📆。三个月前🏉，这样一个📷🚧周期至少⛑🍆需要六周🧨🇲🇭。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 “hu🍹g” → “h 🙀⚫u g ” “🚿🇬🇸pug” 😢😚→ “p u g☦ ” “pun”⏬🥩 → “p 🦉u n 🇪🇨🦊” “b🇳🇺un” → “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, t🌄🛌} 第🖋🇨🇺二步：统计相🤼♂️⏺邻字符对的出现频🌠率 “u g”🥣：15次😣（来自“🙌😣hug”的1🇸🇿🇻🇬0次 + “hu✖🔽gs”的5次） 🇬🇧🥁“u n”：1🇧🇹🇩🇿6次（👩🦳🎚来自“p🌨un”的12次▫👵 + “bun”🔝☂的4次） 🍉🥵“p u”：🐿17次（来🔌自“pu🔔g”的5次🍳 + “p💡👄un”🍊📘的12🧚♀️次） 🎳🐓乱码中文字幕小综合第三步⏯🇩🇴：合并💵最高频字符对 假🖲🍤设“p u”频🤖🎵率最高（17💵次），🤲🧖♂️创建新符号“p😥u”，👨👨👧 词汇表扩展为🚉🇺🇦：{b, 🤸♀️🕑g, h, 🚈n, 🧫*️⃣p, s, 🔣😠u, , 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5🗳🍖0,2🖨🦟57个t🥈oken）😉。
