（来源：上观新闻）
对小米🈚🇸🇦、华为等🚤大厂来说〽📩，从智能👩👧👦👈手机到全屋智🔶🔇能，从智能汽车📷到机器人，新版本🌩的人（机✳器人）、汽🚎🌀车、家居会生👨🎤长出一⚗套新的📪「人车家」生态系🐻🇬🇷统🔼🇦🇱。（Apple） 🎑从 A8🎮🐣 芯片试水后👭🚽，苹果逐步🇱🇧🇸🇮将 A 系列、M🚷 系列芯片🎿🏝都交由台积电代🇪🇸🇩🇯工，每一代新制🦑程工艺😚量产前🆘😠1到2 年，🔥就与台积电签订独🥫⛎家协议，👿🚂支付巨额资🎢😵金帮助产线升级，💬但要求锁🏴☠️定台积电最👨👨👦👦新制程的大部分🥟产能，有🚂时候甚🍮🧪至要求量产的🔍首年独占产能🏺🇬🇬，这就🕘是安卓😤阵营制程永远落后🇺🇳的根源所在🤐🇨🇩。
但这次🎗转型只是一连串⏱转型中最近的一🇸🇾次🇨🇰。规则越🧤🌼来越明确，赛事运🧠🧪转越来越流畅🧸⏹，再加🛍🤺上技术进化，🤰🏛都压缩了前面提到😔的“欢乐氛🙋♂️🥂围”🥔〽。他加入团队时带📃🖕日韩美女看片着一个判断，其他🧤💻人当时🕷觉得有些夸张🥗：「这只是一场新🔰🔧进化的起🥎🚚点☦🇦🇹。
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”：1🅾💪2次 “bun”💎📤：4次 “h👍ugs”：🕳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 🐐” “pu🚬🐋n” →🇲🇾🥀 “p u🇸🇯🎅 n ” “bu🇦🇨🤜n” 🥗→ “b🛠 u n 👬💮” “hugs”🇹🇷 → “h 🎓u g 🕊1️⃣s ” 初始词汇🍲表仅包含基础字🥢♒符：{❗👾b, g, h🎳🏊, n, p,🤱🇦🇬日韩美女看片 s, u🇮🇴, } 6️⃣☝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 + “🎤hugs”的5🌃次） 📠“u n”：1📖6次（来自“pu🐇🍪n”的1💡👤2次 + 🥽😵“bu🕖🦚n”的4次） “♈p u”：17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（1🧪7次），创建新符🇦🇪🛷号“p🚽u”， 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token📕🆑）🌲🌰。
