（来源：上观新闻）
」 他用了一🕺🌜个制造业类🌶比🇸🇿📧。港交所三家激光雷🇨🇷达企业中，禾🇲🇷🍊赛科技已实现全🛃年盈利，速腾聚创☔实现单季🥵盈利，图达🍼😹通实现毛利转正🌧🤔。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”：1🔭2次 🇦🇹“bun”✔🇬🇶：4次 “🗯🎮hugs🛤”：5次⛸👁️🗨️ 第一步：将所有🚼词拆分为字符，🤞添加结🚧🌨束符 “h⚡ug” →🛑 “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, } 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”：16🍔🐁次（来自“p🇺🇸un”的12🤶🏑次 + “b⚗un”的4次）🍢🗝 “p 🏣🇦🇮u”：17次⬛（来自“p🎣ug”的5次🧶 + 🤯“pun”🔴✡的12次🆎） 第三步：合并🎃最高频🇨🇴🚫字符对 假0️⃣🛀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, , 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t👩🔧oken）👨⚖️📃。
美国公🇮🇶众在预期人工🇰🇿⚰智能将消除🧿工作岗👨👨👦位而非🇲🇽🚢创造新岗位方面，🦁👫比例也是最高的👨👨👦👦。但在边界模糊👐💮、评价标👪🐐准不统一的领域🐿，AI的渗👁🎨透更像🏗🛒是缓慢的🇨🇴渗水，🐧而不是决堤😱7️⃣。
