（来源：上观新闻）
Epoch 🎅👩👩👦AI以英伟达H1🌌🍺00e计算能🦕🧱力为标尺的统计显🧚♀️🚈示，英伟🇦🇮😓达GPU占全球🌧💀AI总计算⚪能力60%以上，🔽谷歌与亚马逊🍹分列第二、第三👗位 数据中心规模🧾😕扩张伴随显著🤯环境成👨🦳🎧本🚘🆘。」 M📎anu🤼♂️👨👦s 证明🎻🕦了单个强大智能🆑体可以完成复杂🇲🇲⏭任务🔎。这的确是🎤👩🦲客观事实，但↖🇱🇺并非合理缘由🥳🇵🇦。
对方辩称🦌AI结论🇲🇩并非具备司法鉴定📐资质的🇨🇫🚄机构出具的专业意🧯🛑见，不能作为🙂认定案件事实💄的依据💀🧿。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🐃🏜天天干天天弄”：10次 “p🤽♂️ug”⏱🌇：5次 🌎🌜“pun”：🇬🇩12次 “bun👭😟”：4🇦🇬🦆次 “🌈hugs🏺”：5🇭🇲次 第一步🇺🇳：将所有🕎➿词拆分为字符，添🚾🍅加结束符 “h🈁🚡ug” ㊙→ “h u 🍭🥺g ” 😅“pug” → 🍐👨⚕️“p u 🇻🇳🙍g ”❤ “pun” 🍜♋→ “p u 🔃n ” “b🐇🇸🇲un” → “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, } 第二🤺步：统计相邻🚡字符对💖的出现频率 🔤“u 🍗🔂g”：🇸🇩15次（来自🏍🤟“hug”的10🧬次 + “hu🇲🇭🚣gs”的5次） ⚫🇭🇹“u n”：🧚♀️16次（来🖍自“pun”的1🐩💲2次 + “👨🎨☦天天干天天弄bun”的4次🚒） “🔫p u”：🇴🇲🏣17次（来自🇧🇭“pug🗯”的5次 + 🐹“pun”的1🇬🇩2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⁉📬,257个tok🕘en）💇♂️🚀。
