近日，DeepSeek發佈了全新的OCR文檔理解模型——DeepSeek-OCR。該模型不僅在圖像文檔解析方面取得了頂級性能，更引入了一個大膽且極具創新性的概念:“視覺記憶壓縮”機制，旨在革命性地解決大型語言模型（LLM）在處理超長上下文時計算資源爆炸性增長的難題。

DeepSeek

核心突破:讓AI“看圖閱讀”實現高效壓縮

DeepSeek-OCR的核心創新在於模仿人類的視覺記憶機制，將長文本信息壓縮到圖像空間中，從而實現對語言模型“Token”消耗的顯著減少。

工作原理簡述:

該機制通過“將文本繪製爲圖像”的方式進行:首先，長文本被壓縮成單個圖像;然後，使用視覺模型將該圖像壓縮爲最少數量的“視覺標記”（Visual Tokens）;最後，語言模型從這些視覺標記中解碼並恢復文本。

換言之，該技術使模型能夠**“通過看圖片閱讀”**，而非傳統的“逐字閱讀”，極大地提高了信息處理效率。

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驚人效能:10倍壓縮與未來潛力

DeepSeek展示了驚人的壓縮效果:一篇1000字的文章，在壓縮成一張圖片後，僅需100個視覺Token（實現10倍壓縮）來表示，模型在解壓縮時仍能恢復97%的原始文本。

這一突破性成果不僅演示了“視覺記憶壓縮”的有效性，更揭示了其對未來AI發展的巨大潛力:

  • 解決LLM內存限制: 有望成爲破解大模型“內存限制”的關鍵技術，使AI能夠以更少的計算量處理**“數百頁”**的超長上下文。

  • 未來AI記憶存儲: 未來AI可將舊記憶轉化爲圖像進行存儲，實現高效的信息歸檔。

類比人類“遺忘曲線”:高保真與低密度記憶

DeepSeek將這種視覺壓縮機制比作人類的**“遺忘曲線”**，巧妙地模擬了人類的自然記憶和遺忘過程:

  • 高保真記憶: 最近的上下文被保留爲高分辨率圖像，即高保真信息。

  • 低密度記憶: 較舊的上下文則被壓縮成模糊的圖像，即信息密度較低。

這種分層壓縮機制，在節省計算資源的同時，也使得AI的記憶處理過程更加貼近自然。

地址：https://deepseekocr.app/