（来源：上观新闻）
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 “b🇳🇦🚀un”🦅👨👨👦：4次 “h2️⃣🧥ugs”：5次 💷⬅第一步🎞：将所有词拆分👽💌为字符，添加结📣束符 “hu🆘🤜g” → “🤽♂️🎽h u g 🉐👬” “p🔋ug” → 🧠“p u g ”💟🐲日本然视频一区二区 “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“h🇬🇶🔗ug”的📴👩🦲10次 + “h🛂🦹♀️ugs”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, , 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50,2🚷🎄57个token🚣🚯）☹。
作者声明👁：该图片由AI生🤦♀️🔷成 这场“被动开🕊🚲源”的闹剧，加⚾🚖速了全球AI工具👩👦🙇的平权运动☁🇵🇼。还强调，🛋🏴将积极与各方沟🇬🇼⏯通，希望推动👥🛰形成更加清晰📔、可预🇲🇬期的规🥶则，避免用👮♀️一刀切的🇧🇯💈方式否定用户合🇺🇳😺理使用 AI🐜🎑 的权🌂🇲🇵利💀。在明星内容监管🧩🇦🇱趋严、📙☃艺人合🇦🇷作风险上行的背景📔🇨🇲下，IP 🕡联名也成为📠👩👩👧👦参半合规承接🧥🧿流量、分👅散艺人🎍🥵日本然视频一区二区依赖、稳定品牌声♌量的重要缓冲地带🇹🇭▫。
