（来源：上观新闻）
全球人工智能计🗃算能力🇲🇺🔂自2022年◾🎑以来每年🚣♀️增长3.3倍🇬🇪，自2🇨🇿021年（追踪👩✈️🇸🇧的第一年）以来总👩👩👧👦计算能力增🕖长了30🛴🔘倍🍴😮。标准就像市场交易🉑的“通😊用语言✋🙆♂️”，能大幅压缩✅从需求对🇷🇴🖇接到落📮地实施的周期🇮🇳与成本🏴🇨🇾。它在每一😧个知识工作5️⃣者已经使↩👈用的应用内部租🕵用了空间，并以🦊🌝更好的服务设立🇾🇹🕜了新标🍇🚶♀️准🤼♂️🚕。
但人们除了被🇳🇴⁉动接受，似乎没有🚀⛅什么更好的🌭🤱办法，我们都很🇬🇹🌥像超市🅿📄的收银员，一边积🙂极教授顾客学会扫✍码自助付费，一👨🦳边等着被机器🚮替代👡🕉。所以我🇮🇴👨🦱们可以📔👻看到，一🍒场争端的大幕徐🍝徐展开，这☮🇲🇭可能是当前互🆗联网巨头们🤬🎫的生死之战🏠🏋️♀️。
Window🤬s 11🇹🇯 中的控制面板🐋 微软🌛正逐步迁🍔移功能，但驱动依🎽⛽赖和硬🌭件兼容性让👨👦👦这一过程无法🥖操之过急🎴🎙。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”：🎅🦚国厂一区10次⁉👉 “pug”：🙈5次 “pu🐆🖇n”：12次 ❕🎉“bu🦡n”：4次 “🇧🇬国厂一区hugs”：⏯5次 第一🇰🇳国厂一区步：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 🙆” “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🇳🇨“hu🐎🇦🇴g”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🥝📎“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（1🦕7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，7️⃣⏮直到达到预📠👑设的词汇表大小🇧🇿（如GP💱T-2为50🍙🇹🇨,257个tok🔄en）🚐。
