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每次与人工智能对话时，你有没有好奇过：冰冷的数据如何变成鲜活 、智能的内容？要搞懂这背后的门道 ，得先了解词元是如何“流动 ”的。
对人工智能来说 ，词元就像一位“翻译员 ”，在人类语言和机器数字之间搭起桥梁 。所有喂给人工智能的数据 ，都需要先按规则切分成独立的词元 ，再转换为数字编码，才能被人工智能识别 。比如你输入“春节包饺子” ，人工智能会切分为“春节/包/饺子 ”三个词元 ，再从“字典 ”中找到匹配的编码。
要想大规模批量处理这些词元，离不开一座“词元工厂”——数据中心 。人工智能正式上岗前 ，需要经历一个训练的过程：数据中心消耗大量电力 ，开动算力引擎，把数十万亿级的词元源源不断地喂给人工智能 。它要做的是挖掘并记住词元间的关联关系 ，比如当“春节/包/饺子 ”出现时 ，人工智能就能联想到在学习材料中常与它们同框出现的“北方 ”和“传统”等词元。这些从海量词元中沉淀下来的经验，就是我们感知到的“智能” 。
等到你向人工智能提问时，工厂再次运转 。问题被切分成词元送给人工智能 ，庞大的算力群随即驱动它进行一场“文字接龙 ” ，也就是推理。人工智能根据输入的词元，依据之前学到的经验规律 ，逐次预测下一个最可能出现的词元 ，一步步拼接出完整内容，再翻译回人类文字 ，于是屏幕上便跃出那句：“春节包饺子是北方的传统 。 ”
跳动的词元背后是生产力的跃迁 ，使得人工智能可以从海量的数据中发现其中深层的关联规律，极大地拓展了数据价值挖掘的空间 。也正是一个个小小的词元 ，串联起数据与智能的桥梁 ，不仅让数据拥有了温度，也让人工智能的每一次回应 ，都成为数据价值释放的生动实践。
（作者袁军为国家数据发展研究院副院长 ，人民日报记者王云杉采访整理）
《人民日报》（2026年04月03日第06版）
