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DeepSeek-OCR:上下文光学压缩范式与长上下文 LLM 的未来

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在长上下文大模型的演进路径中,OCR技术正从“识别工具”跃升为“语义压缩引擎”。DeepSeek-OCR提出的上下文光学压缩范式,不仅提升了文档解析效率,更为LLM的输入优化提供了新思路。本文将系统拆解该范式的技术逻辑、应用场景与未来潜力,探讨OCR如何成为长上下文模型的关键前置模块。
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DeepSeek新模型用OCR解决超长文本:这世界还能被更高效压缩?

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当前主流大模型上下文窗口仅 128k-200k tokens,面对上千页的财报、论文,传统 “切片段” 方式会断逻辑、拖速度。而 DeepSeek-OCR 反常规,先把文本转图像压缩,需用时再解压缩,Tokens 消耗降一个数量级还保精度,甚至被网友赞为破解 AI 训练瓶颈、智能体记忆难题的关键方案,为大模型处理长文档打开新路径。
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在AI模型泛滥的时代,OCR技术似乎早已“卷无可卷”。但DeepSeek OCR的出现,却重新定义了“识别”的边界。它不仅提升了识别精度,更在多语言、多场景、多任务之间实现了统一架构的突破。本文将深入解析DeepSeek OCR的技术路径与产品定位,探讨它究竟解决了哪些长期被忽视的痛点。