（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”😊：10次🅰 “pug👫”：5次 “😒pun”：🕟🇱🇧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 ” “pu👩🎓🇰🇿g” → “p🔂😦 u g ” 🌏🤙“pu🇨🇭n” → 😻“p u🇸🇯😩 n ” 👥“bu🇬🇭n” 🌖→ “b🍅 u n ” 🇲🇳“hug☕s” → 🐆“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🖨🙇“hug”🚟💋的10次 + 🖥“hugs”的5🐈次） 🍚“u n”：1🧰6次（来自🌃“pun”的1⬅🤣2次 + 🦢“bun”的4次🐐👣） “p u”⛴🚰：17😎🐿次（来自“pu🇳🇺💅g”的5💭次 +🇹🇴🖲 “pu💄🇲🇫n”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）🥣🇸🇽欧洲乱码伦视频免费国产，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50,2🎂57个🖼token）🕘🌅。
只支持自家M2🚾系列模型，主🎋💦打性价比🇳🇮🈲。如今Anthro🎹🕶pic公司8🛅🇬🇩0%营🇩🇯收来自🈳💨企业服务🇲🇳1️⃣和API调用，高⛈粘性B👩🎤端才是真正⏲🍮的命脉🍞👰。智平方在资⚪本趋于审慎的周🔯期中，成为了🇻🇪全球融🔡🍜资节奏最快🛅⛪的具身智能企🇰🇬🇹🇭业之一🍋。与此同时，服务器🍷、PC🎨🎻及汽车等多个🙉🥖终端正同步争📟🇸🇻夺内存🇵🇭产能，进一步👵🤽♂️加剧供给紧🌶张😻🇶🇦。
