（来源：上观新闻）
IT之家🎲附上相关截图如下🦚🦏： 科🎾🃏技媒体 Wind♑🎥ows L🐯借妻中文字幕高清ates🕉🍩t 今天（4🇰🇵🦜 月 14🇭🇲📿 日）发布👨🚓博文，指📮💆出登录界面🇫🇲的输入🏰👇法折射出🏃 Windo✔👸ws 11 🎾系统当前面🧜♀️🙋临的深♍🎯层困境，在表🦍面光鲜的现代🤷♂️🐟设计之下，埋藏⭐🇧🇯着大量未触及📚◾的遗留2️⃣代码🍥。因为，我🗼们知道传统上信⛎息的传播👯🐌是依赖一♠些中枢🇳🇪📄媒体，媒体⛷☕的编辑选择就可🕘👩✈️以承担🇵🇦一个公共🚬利益“守门人👞”角色，剔除🔰🕦那些明显违法侵🇻🇦权的行为，使各种⛩观点得到中立🍍平衡的表达🎣。
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 “p⭐👷ug”：5次🕰 “pun”：🌰🤾♂️12次 “😏bun”🧶：4次 “hug🇸🇴🇬🇼s”：🇨🇬🇲🇾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 ” “pu❕n” →✳🐳 “p u 🛌👉n ” 🇹🇬“bun”🦸♀️🐋 → “b u🆗 n ” 😴♎“hug🏌️♀️借妻中文字幕高清s” → “h🏞🇲🇱 u 🇧🇦🤦♂️g s ” 初🔏始词汇表仅包🇱🇻含基础字🛌借妻中文字幕高清符：{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“hu🛋g”的10次 +🏬🎳 “hugs”的🥉🖕5次） “u 💌n”：16次（🤛🌭来自“pu💒n”的🔙12次 🍧+ “bun🇬🇮🧞♀️”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, , 🚫👨🏭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50,25🏴☠️7个toke🌳🍮n）🇻🇬。
