（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：⛄ “hug”：1👨👧💨0次 “pu⬇g”：😱😆5次 “pun”🇯🇴：12次👨💻 “bun”：🇳🇦🇹🇴4次 “hu🚝gs”：5次 第👠一步：将所有词拆🏒分为字符，添加结😽束符 🥵“hug👃📈” → “h 🦝u g ” “p🍽🇲🇲ug” →🕶✂ “p u g🇩🇯💀 ” “p🚦un”🆗🐅 → “🇦🇨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,5️⃣ g, h, n🛒, p, 🤹♂️s, u, 🎴🇩🇴t} 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 + “h🇦🇺ugs”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GP📹🇩🇰T-2为50⛪👨🚒,257个t🇦🇶oken）🚥⚱。
。产品经理花🍸几周设计需🇲🇪🥄求，而AI🛅两小时😀⬛就能实现；QA♦测试需要三👙天，而AI写ℹ👨👩👦👦代码只用两👬🗼小时；🐾团队人数有限，🏫远比不上🇦🇼竞争对手📂🇻🇨。三个系统◾🇲🇺必须由AI贯穿🐥：产品设计🙌、实现、测试👩👦👦🇧🇪。他预计，到2022️⃣🦏8年，3🕦🤳C制造领域具身🎋😬智能的渗透率可以🔰🐱四虎国产精品欧美达到50%，🎭🚚而对于彼时智🌯元的市场占比，👩🎨🙍其表示：🌅“我们📜🇫🇷四虎国产精品欧美在生产应用和场🇳🇮🕦景，可以做到🇳🇴🌌全球超过三🥣💅分之二的👩🎤出货🎽。
