（来源：上观新闻）
文｜任晓♠渔 编｜😧🏄徐鑫 AI快速🚄🚬进步重塑白🦘🚅领工作已不是📳新闻🚬🏴。”魏佳星回忆那😰次面试🖌↖，认为拥🎦🛁抱AI的🤧👻人和拥👩👦抱AI的组织之间🇨🇭会互相🔎吸引，同时，企业🙄组织对AI不🍧💳同的态度，可能😸也会形成🇨🇬🇱🇮排异反应🎟🐫。
确实，互联网👨👩👧👧❤领域技🕰☎术进步非常快🎙🎴。设置应用已全面🦡拥抱 W👩🚒indow🧾s 11🤳🖤 设计🈂语言，但高级网👨👦🙇♀️络配置、设备🎎🍐管理等👱♀️功能仍💳♍需跳转至旧版控👯♂️🇳🇫制面板📰。
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 👨🎓🕟“pug”：👳😼5次 “p🗯un”：12🧝♂️次 “b🔴un”：👧4次 “hugs🚲”：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 ”🖐 “pun” →👩👩👧👦 “p🐇🤕 u n ” “🎭☀bun” →🇳🇷🌦 “b u 💌n ” “🏭hug🍳s” →😤🍃午夜精品视频2019 “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”：1☮⛔5次（🐧来自“hug”🐝的10次 + ⛱📐“hug📶s”的5次）👨👩👧👦 “u n💐🕣”：16次（来自🇦🇬“pun”的12🇮🇱🕑次 + “bun🎥🇬🇷”的4次） “p🧹🚃 u”：1❔7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（174️⃣次），创建新符🇳🇦号“p🥳u”， 🎪词汇表扩展为：🇬🇧🧥{b, g, h👩❤️👩🍚, n,🚄 p, 🧀午夜精品视频2019s, 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token🍓）✒🛂。
