（来源：上观新闻）
Tan 在R🎐🌇EADME↕📗 中这样描述这🌜😏个机制：“Age📤👨👦👦nt 在我睡觉☺⛎的时候运行🕧🙅。其中传音的处境⚛⛔可能是最危险🧰👚的，作🇦🇮🌂为主打下👈沉市场的品牌👀➖久久2222，受到的冲击自🇳🇪👽然很严重，手机🎊🇲🇰CPU📮💫供应商认为😴低端市场萎💆♂️🤦♂️缩，已经👝6️⃣开始大🧹👁规模减产落后的5🧪nm/4👜nm芯片产能，👩⚖️🌪切换到🛂🥊更加先🐏进、高利润🇦🇩的制程，其中⌚🕗4nm就要🇸🇦🌟减产大约150🌀0万至2🥑000万😌👨🎨颗🤦♀️🥌。
综上来看，👩🦳🇵🇷手机厂商「造人🇨🇴久久2222」只有先后顺序，📞🕎任何一家都🦹♂️🇨🇩不会、也👨👩👦👦🌴不敢缺席⛲♥。但在汽车激光雷达😦💡这个赛道，🍹🥳降价先于降本，主🥝机厂拥有足够🌫大的议价与控本🏨能力🏭🦙。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*️⃣📬久久2222现频率： 💣“hug”：1🇱🇮0次 “p⏳🐴久久2222ug”：5次 “🏤pun⛱🕸”：12次 “b⛩un”：4🍁🍛次 “🔖久久2222hug👨🎓s”：5次🍌➿ 第一步⛷ℹ：将所有词拆🔀分为字符👔👲，添加结束🇰🇷符 “🇸🇲hug” → “🇦🇸h u🏖🌽 g ” “pu🌬🧟♂️g” → “p ☑♏久久2222u g👔🇩🇪 ” “pun”💢 → “p🦅☣ u n ” 👨🏫🇮🇶“bun”⛈✴ → “b u 💱🇿🇼n ” “🐉hug🖲🧡s” 🇳🇬→ “💜☸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 +㊗🇰🇳 “hu🐉🗯gs”🇭🇰⛅的5次） 🛢“u n”：🔭🏏16次（来自“🎚❔pun🔄👡”的12🧠次 + 🇬🇧💆“bun”📖🖊的4次） “👨👨👧👧🍛久久2222p u😋”：1🛁7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：{🇹🇱🐉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🐛🔵，直到达到预设的🎂🎪词汇表大小（1️⃣如GPT-㊗🐼2为50,🤳久久2222257个toke🈺n）🧴📄。
