（来源：上观新闻）
中国团队应🇲🇳效仿Cla🇯🇴👩🔧w-Code，通🏃🏕过Cl⏱ean-room🚋🧣重写实现技🐤术的合法迁移👩👧。200亿，是对🇴🇲“概率”的定↩🌮价🏒。李世石🕵本人的经历🧟♂️恰恰说明了👼这一点👯♂️。。2025🥗🇵🇲年，公司总收入达🇾🇪🔵到28🇸🇹🥢.2亿元，同比🥦增长80.8🤽♂️5️⃣%；其🇸🇨😰中，AI应用🥞业务收入高达14🤹♀️.9亿🧛♀️元，同比增⌛长76.5%，占总收入比重超过🕢50%⚠🦵。
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：🦴 “h⌨ug”🧠：10次 🦶“pug”：5次👩🚒🎊 “pun⬇”：12次 “b⚖un”：4次🚱♠ “hu😬↔gs”：5次 第😻☂一步：将所有词拆🧓分为字💤符，添加结⛸🥂束符 “hu🤞g” → “h 📱📞u g 🇧🇻🦄” “🐼窝窝午夜看片国产精品pug” → “👯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🎙12次 📂🐳+ “🎆bun”🌗的4次） “😴🕞p u”：17💷次（来自“pug🍂🚕”的5次 ♓🇯🇪+ “p💤un”的1☠🍍2次） 🏬🏠第三步：合并最🥩😈高频字符对👷 假设“p ☦🇱🇰u”频率最高（1🧸🌄7次），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GPT🍮-2为5🦉0,257✏个token）🇫🇯。
