（来源：上观新闻）
传统的「🇬🇱人车家」🧂👔，指「以智能手机🇨🇮用户为桥梁，😟☕连接智能家居🌨和智能🇻🇪🇬🇫汽车两大智能场景🧝♀️🥂」🎷。作者声🏤明：该图片🍼由AI生🌕成 一场因底🐙🇱🇾层打包😽失误引发的“🔣意外开源”🏂，让Ant👩🎤hrop🇱🇻ic引以为傲🚷💯的AI编程工具♣🎼Claud🎠e Cod⏯e中高达5🚸😿1.2万行的核心🇹🇰♥代码，在🍙🥔几小时内化作全👩👩👧👧⬆球开发者🅾🇫🇲屏幕上🥩🏨的数字洪流👩🏭。对于最🌋顶尖的那批人（🇩🇪🇱🇦Top 0.🇵🇳👍1%），驱动🧟♂️他们的燃料🖌不是钱，而是E👣go（自我实🍓🇬🇶现）和Cu🏠🦒riosi🇸🇩ty（对真🇱🇸🎍理的渴💴🇦🇽望）🈂😠。
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🌼🦏激情小说区”：5次 🎶“pu😯n”：12次 “⛪bun”：4次 🚭👋“hugs”🌑：5次 第一👩👩👦🇧🇩步：将所有🌙词拆分为字符，添🔫激情小说区加结束符 ⚠“hug” → 🇲🇭激情小说区“h 🇨🇽💬u g ” “🎶👨🚒pug🌤♑” → “p🇬🇼🕉 u g 🎩” “p👃⛸un” 🇬🇷🍯→ “p u☀😥 n ” “b🧩🐥un” → “b💮❇ u 👉n ”⚔♉ “hugs🎊👩💻” → “h u🏃 g s ”🤴 初始词汇表🇪🇸🌱仅包含基🏌️♀️础字符：🚙{b, g, h⛑🌤激情小说区, 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“h🇹🇱ug”的10次 🆔🇱🇮+ “hugs🐧🛅”的5次）👨🔧 “u n”✝：16次（来自“✅🇧🇬pun”的12次🍠 + “bun🔋”的4次） 🧞♂️🇦🇲“p u👽”：17🏇次（来自“pu🔝🏠g”的5次 ⏩+ “p🥰🧞♀️un”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：{🙅♂️3️⃣b, 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👭）🧺😒。
