（来源：上观新闻）
特约编✂译金鹿对本文亦有👷贡献💃。这套循环到底解决📔📡什么问📌🥑题？可以设想🍸☣一个具体⛹🎢场景🇵🇰🤼♀️。其结果是💩，苹果😶以占全行业🅿20%◾出货量，吸走了👈🚴行业超过80%🖌🧬左右的利润🇵🇼。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🌮🏥： “hu🏩g”：10次🌎🥽 “pug📔”：5次 “p📟un”：12次🚬🌯 “bun”💛：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 ” “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▪🍐 + “🍟hugs”的5次🗣🇬🇫） “u n🇧🇻🛍”：16次（来自⚗⤴“pun”🦶🚎的12次 🇪🇬👨✈️+ “bun”的◻🇮🇨4次） 🏦“p 🙎u”：17次（🛍🔂来自“pug”💉🗳的5次 + “p📨✌un”🤚🚳的12次） 第三🙂✔步：合并最🇳🇮高频字🇲🇵🦇符对 假设💕🕯“p 🍕🌔u”频率最高（1📦👨❤️💋👨7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🚢GPT-2为⚓50,2🍯57个toke🦵🎶n）🇳🇨🇹🇫。
以至于这🇰🇾款小巧、平价的立🚡🌹方体台🧴🧀式机 Mac🍔 Mi🎅🧹ni 销🇪🇬量一度暴🌽🇹🇻涨👨❤️💋👨。社会学家、哲学🆑家、人类学家的角⛹️♀️🇹🇦色，是帮助把这🇨🇩🕗些分散的、日常🔨😈的声音连接🇦🇨💂起来，赋💥🤛予它们🇬🇳理论的力量和🔁🍷公共的🐉👗能见度🌻，让它们不至于被🌡技术乐🧠👺观主义的📬🌌叙事轻易消🙈🏐解📢。
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