（来源：上观新闻）
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”7️⃣🌡：5次 “p🛀🗃un”：🆔12次 “bu💁😚n”：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 ” “b🇧🇮un” → 🧺🤩“b u 📛🇱🇰n ” “h🇪🇸ugs”🚅 → 🤫“h u g 📄s ”3️⃣ 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“p💦un”的1🌓2次 + “b🏒🧶un”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🎥国产美女牲交视频新符号🌓😌“pu”， 🧱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GPT🤦♀️👻-2为5🛰🥞0,2🇲🇫57个t🤚oken）🇧🇻。
Dresse💷🤐r本月早些🇫🇴时候表🏕🇧🇪示，企业业务目前☁🌔占Open🥔🇨🇷AI收入的40%🚷🇰🇭，并有望在🌡🇮🇴今年年底与消🎁费业务持平🦐。AI劝✡慰向晶，“值班律🥒师需要处理各种类🥡🧧型的案件，可能并👩👦👦不专精于消费🇷🇼维权🚿。
