DeepSeek开源的新模型，有点邪门

主要观点总结

DeepSeek发布了新模型DeepSeek-OCR，能将大量文字变成图片作为AI的“记忆载体”。新模型使用图片训练，用更少的token记住更多内容，并超越了其他OCR模型。DeepSeek-OCR支持多种分辨率和压缩模式，能识别复杂文档，并记住图片及其周围文字。此技术有助于解决大模型训练数据不足的问题，并降低模型运行时的资源消耗。DeepSeek-OCR是开源的，引发社区热议，并融合了多家技术成果。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek发布新模型DeepSeek-OCR，可将文字转化为图片作为AI的记忆载体。

新模型使用图片训练，展示出色的记忆能力。

关键观点2: DeepSeek-OCR使用更少的token记住更多内容，并超越其他OCR模型。

该模型通过视觉token来记忆内容，效率高于传统方式。

关键观点3: DeepSeek-OCR支持多种分辨率和压缩模式，适应不同复杂度的文档。

该模型能够识别文档、图片以及二者之间的关系。

关键观点4: DeepSeek-OCR解决了大模型训练数据不足的问题。

该技术能够通过二维信息采集过去未采集到的数据。

关键观点5: DeepSeek-OCR降低了模型运行时的资源消耗。

使用图像记忆后，模型的token数量可压缩到原来的十分之一，且性能损失不大。