（来源：上观新闻）
事情的起🥠因是在🇻🇨一周前的4月7日👩👧，Anthr🇿🇼opic刚刚🧰💞高调宣布🦏其年化收入🌶达到300🥴💗亿美元🐡，成功🇬🇶🌶超越Open☹AI的2🧷50亿美元🏊♀️💸。02 🔁· 创新已死⚖，供应👩🌾🇱🇦链为王 苹🔁果敢在供应链上🦉玩撒币战😫🐿略，一个非常🇹🇹🦹♂️关键的原因就是📨，有钱，亏📰得起🕺。
招股书显👨🚀示，202🇳🇮5 年小阔🇧🇳🇲🇰科技营销费用达🍢🇭🇰 13.7🤽♀️🌾4 亿元，⚔占营收比🌤🏁重 55🔊%🦠。苹果的市场🎩份额虽然🕯🇸🇧会被三星电子超过⚫🇳🇮，但他们20%的®市场份额，仅次🛏👩👧于三星电子，较去💗年同期的19%也🐏🌃有增加👊🇧🇴。
研读同🇮🇳🍣类案件后，⚱张跃逐渐有📉🌟了答辩思路，开🛌始着手收集🐈证据，难点是🌝🛍怎么结合收集到🦹♂️的证据👩👩👧🚻写答辩状📟。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 “p🍭ug”：5次🐓📌 “pun”🇸🇮🇳🇺：12次👞🇳🇫 “bu🇦🇱🎈n”：4🐤次 “hugs🎆一二三区日韩”：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 ” “pu🔙n” 🔳👉→ “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 + 🇹🇲“hug🆕🇮🇸s”的🛫5次） 🐨⛴“u n”：🇷🇼16次（来🎮🍇自“pun”的🦟12次💂♀️ + “bu🇳🇨n”的4👩🍳😗次） 🤸♂️🥛“p u👢🌀”：17👇次（来🍔🥶自“p🍷ug”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（🌾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🎬🇬🇦一二三区日韩，直到🤫达到预设的♠🇰🇲词汇表大小（如🐾🇧🇦GPT-2☔🥝为50🦸♀️,25🤷♀️🎼7个token🍱）🤸♂️😮。
