DeepSeek近日重磅推出其革命性OCR文档理解模型——DeepSeek-OCR，在图像文档解析领域取得突破性进展。该模型的核心亮点在于创新性地引入了”视觉记忆压缩”机制，这一大胆构想旨在彻底解决大型语言模型（LLM）在处理超长上下文时面临的计算资源急剧消耗的难题。
DeepSeek-OCR的核心突破在于模拟人类视觉记忆机制，将长文本信息压缩至图像空间，从而显著降低语言模型”Token”的消耗。其工作原理独特而高效：首先，将长文本压缩为单张图像；接着，通过视觉模型将图像压缩为最精简的”视觉标记”；最后，语言模型从这些视觉标记中解码还原文本。这种创新技术使模型能够**”通过图像阅读”**，而非传统逐字解析，大幅提升信息处理效率。
DeepSeek展示的压缩效果令人惊叹：一篇1000字的文章经压缩后仅需100个视觉Token（实现10倍压缩）即可表示，模型在解压缩时仍能恢复97%的原始文本。这一突破不仅验证了”视觉记忆压缩”的有效性，更预示着对AI未来的深远影响。
该技术有望成为破解大模型”内存限制”的关键钥匙，使AI能够以更少的计算量处理**”数百页”**的超长上下文。未来AI甚至可以将旧记忆转化为图像进行存储，实现高效的信息归档。这种创新与人类”遗忘曲线”有着惊人的相似性，巧妙模拟了人类自然记忆和遗忘过程。
DeepSeek将这种视觉压缩机制比作人类的**”遗忘曲线”**，通过分层压缩实现高效记忆管理：最近的上下文保留为高分辨率图像（高保真记忆），而较旧的上下文则压缩为模糊图像（低密度记忆）。这种机制在节省计算资源的同时，也使AI的记忆处理过程更加贴近人类认知模式。
欲了解更多详情，请访问：https://deepseekocr.app/