（来源：上观新闻）
” 这意味着，🖇从现在开始的🥯两年内📼🚁，全球物理AI👩👩👧👧将进入快速上量🚰🇳🇵期😣。1982年物理学🌥家Rich🥏ard Fey🚖🈁nman提🐘🛀出了一个⚛朴素的观察：既然🎹自然界本🛥身就是🕤按量子力学♾️🌉规律运行😂的，那用经典电🇸🇸🐌脑去模拟🇦🇷❓量子世界（比😤🐍如一个分子里几十🇨🇺🤜个电子🧒怎么相互作用👜）必然🇸🇴🤪事倍功半，应📢该用本身就是👨👨👧👧量子的电脑去模拟💸。
这条规则一🇬🇹旦成立，安全厂👧商接下来🎼竞争的，就不只🇿🇼是技术和销售了🔝。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 “pun”🇷🇼：12次 “b🌐un”：🇻🇮🍭4次 “h🏕久久老司机精品视频ugs”：5次 🐺第一步：将所🎃🤱有词拆分为字符，➡添加结束符 “h📃ug” → “🅰➕h u g 🇦🇷” “pu🤽♂️g” ☎→ “👿p u 🇬🇲🤗久久老司机精品视频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, t}🇰🇳📖 第二步🇬🇾：统计相邻🇷🇴字符对的🇪🇪出现频率 “👩💻u g”：15次⛓（来自“h💙🚤ug”的1🇧🇿0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👂🇯🇴久久老司机精品视频的字符⚠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🇻🇨久久老司机精品视频GPT-2为5🧞♂️🇧🇮0,257个🇨🇽token）🤣。
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