（来源：上观新闻）
Alpha🕺Go以4比1🛤的总比分击🇨🇷🇨🇲败李世石，震惊🆚了世界💛。这个职业特别吸引🇦🇼🌠我，因为它处🥑🇸🇮在一个非✨常有趣的位置🇳🇺。刑事辩护具有较强🎚🦕的对抗性特征🦋，于天淼会🤧🇧🇪和AI做模拟🍬对抗，🇧🇿🐴她先陈述辩护🌡🍰观点、证🍸据支持，然后请A🖼I站在控方🆕🇲🇭的角度反驳🇷🇴👣，“看看A💓I会挑🇦🇺出哪些漏洞，我🛠🇸🇱再去针对性补➖强我方🇵🇳的证据🎮🔅。
过去三年⚾，小阔👧🕴科技累计投入营销🙂🦛费用高达 26.🇹🇹6 亿元，🦆年复合增长率达⛓101🚪⛺.8%，远超同期🔹营收 51% 的🇦🇪复合增长率🌩。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”：1🤝😋0次 “pug”©⏮：5次 📈“pun”：12🔞次 “bun”📑：4次 “hug👧s”：5次 第🥽🇲🇫一步：将👂所有词拆分为🐵🔫字符，添加🛴🏊♀️结束符🎨🤤 “hug” →⬆ “h u👇🔟 g ”👾 “pug” 🇸🇬→ “p u🐫 g ” 🥁“pu🚕🍬n” 🇦🇷→ “🛹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“h🍚🚇ug”🇨🇱的10次 + “🕐😦hugs”的🎹5次） 🌹🕧“u n😕”：16🌹🥝次（来自😛“pun”的1❎2次 😼🐻+ “bun”的💎4次） “🚈🌷p u”：1🏔7次（💈来自“p💣*️⃣ug”的5次 +👀 “pu🤔n”的12次😲5️⃣） 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GP🇧🇩📏T-2为5🏒0,25🎎🛂7个toke🖋🤹♀️n）🔱🎪。
