（来源：上观新闻）
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学术界评价一🐸个学者，看的是你✒💗发了多少篇🇨🇫🌊论文、发在什⌛么级别的期刊上、🐆🖐拿了多少🇭🇰🧔引用🇦🇪。AI幻✝觉是指🌺人工智能系统生成🔽📇的内容与真实不符💑、来源不♍😞明或完全虚🇨🇵🧣构🐴🚦。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 “pu🇬🇦g”：5次 🍠“pun”🥢👪中文字幕日韩不卡免费看：12次 “b🇪🇦un”©：4次 🔄“hugs🚡”：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 ” 🌌“pun” → 🏉🎺“p u n 🌨🇸🇹” “bun”🇱🇷⛹️♀️ → “〽b u😅🐅 n ” “h✔🇫🇲ugs”🇰🇳🕝 → 🔚🔰“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 + “h🔇🗯ugs”的5次）💏 “u n”：1🧴6次（🥡🗓来自“pun🇧🇲”的12次 + 🌮“bun🔲🇧🇹”的4次🔑） “p 🍗🌻u”：🍧🐕17次（来自“🤙pug”🇬🇪的5次🌔🇧🇹 + “p➿un”的1⛴2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©,257个tok🇵🇱en）🗡。
