（来源：上观新闻）
估值约80😄亿美元的 💒Har😽vey(本🚦综合夜夜身运行🥏在Claude💲🏜上)，其CE🇲🇶O Wins🤟🌈ton Wei👇🕔nberg本周🕒表示，🇳🇬Anthropi🌕🇨🇽c“仍然是🐪Harve5️⃣🕝y客户受益使🎲用的模型之一”😇。原理就不多说，再🚚扯下去就是很多技😚术相关的东🇸🇮西✏📏。一位名为🧚♂️Ste🍫phen Sm📦ith的从业者🐠🉐在实际测试后评♑🐁价，Clau🤷♂️❣de的📫修订功能实现“比🤵Copil🥤👩💻ot当前版🌔本更干🍝净、更可靠”👨⚕️🇺🇿。
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： “hu📌🇧🇯g”：10📤次 “pug”：🚢🥒5次 “pun🥺”：1🇧🇲2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 “h🇵🇲♥ug” 🚱→ “h 🤺u g ” “p🍚🗿ug” → “🇮🇶👈p u 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😚, } 第🇧🇾🥉综合夜夜二步：统计相邻字💻符对的出现频率🇯🇴 “u 😜g”：15次（来🔑🗃综合夜夜自“h🤺ug”的10🤡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😞 + “p📣💠un”的12🚳次） 😨第三步：🚾⚽合并最高🍭综合夜夜频字符对 假设📄🇳🇮综合夜夜“p 🧽🇨🇨综合夜夜u”频率最😫🇹🇳高（17🇹🇷次），📪🔲综合夜夜创建新符🥜👩👩👧👦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tok🇾🇪en）🔮🛶。
