（来源：上观新闻）
在人工智能早期😎，当Chat🇲🇹🇻🇨GPT等聊天机器🌔🤸♀️人备受🅰关注时，利用⏸海量数👩💻据集预📋训练人工智🌦能模型至📳😸关重要，而高💣🚣速数据🍚传输则依赖于🇷🇪HBM（人🈳脑存储😭🇦🇮器）🈴。通常情况下，AI🎾👨👨👧👦隐身在当事人🧟♀️或律师的🍶🇰🇷口头答辩和©🧼提交的文字🍃🇲🇬背后，但也有一些😰👩🎤当事人或律♦师会直接向法🎬庭提交AI💫生成的信📠🇬🇩息💒👎。
” 更深层的🇺🇿问题是，即便这些🥦🇧🇪工人完成🇭🇹了培训、拿到了证🏗书，也不一定能找🥘🧟♀️到稳定的工作💉。更不要说👩🦱🖤，苹果已经连续🤱🌂几年执行了👩🎤🙀激进的资本回报🕓计划，通过回🎙购股票和派发股息👑🍢减少现金，在20💞19年的巅峰🤷♂️👶时刻，苹果持💍🚆有超过2000亿🈹🦕美元的现😂🌙金，是真正的富⚪📉可敌国！🌰 这种庞大储备，🇳🇬让苹果有👭着远超对手🇫🇲的承受能力，🌦它可以主动放🥖弃利润🇲🇲，大把♦大把烧钱进行🦏⚾亏损式采购，然后🏉疯狂蚕🐱食对手的市➕场份额，亏一🎛年熬不死你，那就😑🈵亏两年🌵🇱🇰。
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 “pu😌🤹♀️g”：5次🇴🇲🤞 “pun”：1🐔👱♀️2次 “bu🖥🇱🇸n”：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 ” “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, 😐日韩色小说} 第二步：🎏统计相邻字符对的🏚🍲出现频率 “u🇸🇯 g”：1🔜🚝5次（来自“🚌🧿hug”🍉🧚♀️的10😞次 +💬🇺🇲 “hu🇦🇽🛄gs”的5次👨💼） “u n🌁”：16次（来⏬🏫自“pun”的1🚘ℹ2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4️⃣🍐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🆗0,25🏤7个tok🧖♂️💅en）🕳。
