（来源：上观新闻）
06 全球AI投😎资大幅增🇫🇴🎌长，美国🎡🇹🇿领先但中国被低📖🖌估 根据AI🇺🇿分析公司Q🇵🇰🖲uid的数据，2☂025年全球🍮🍲AI投资创下新纪🎌🇬🇫录，超过5810🦹♀️👺亿美元，是202🤾♂️4年2530😄亿美元的两倍多，🧴🦘并超过20👿🤢21年3🕴🍚600亿🇵🇰🔬美元的纪录◻。
在法律实务🇷🇴🥝中，郭兵也遇到💣过有当事人🧷拿着AI生🐂成的内容，对他🇱🇮👨👨👦👦的法律观点提💅⤵出质疑，“我去👩🎓找他们🔖提到的法律依据🚭🥢和所谓👩⚖️的案例，根本找不🧕🎤到🍳。同期，小阔🙆♂️科技综合🤢🛷毛利率 71.9🧂🌟%，但营销费🎎🇰🇲用率达到🇯🇴🧤 54.8% ，🔓意味着近七成🤲⚾毛利被营销开支直🕛接吞噬🎤👞。
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🇸🇾 “p👷♀️ug”🇦🇸：5次 “p🕋♐un”：12次 🇧🇼“bun🌑🍭”：4🥨次 “h🇰🇭👨🦳ugs”🇨🇦🤹♀️：5次 第一⏏2️⃣步：将所有词拆分📗🇫🇰为字符，添加结♌束符 “hu📐💛g” → “h👀 u g ” “🇪🇭☹pug👨🏫” → “🦝p u g 🎤🚇” “pu🐳n” 🍭→ “🇬🇬🦕p u n 🥉” “bun” 🇳🇱💇→ “b u🏮🔅 n ”🐥🔢 “hu🇱🇦gs” → “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 +⏩ “hu⏳gs”的💣5次） “u 🧕n”：16🗝次（来自“pun📁”的12次 + 🌚“bun👺💍”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，直到💙达到预设🎍💥的词汇表大小（如🕐GPT-2为💺50,257个t👨🦰🌱oken）8️⃣♻。
