DeepSeek-OCR光学压缩，视觉Token如何实现爆炸式解密？
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DeepSeek-OCR还是个单任务中学习和原图图像token信息一一对应的文本token信息,那SAM的局部信息提取,加上从左到右,从上到下固定的token拼接顺序,再配合CLIP的全局语义理解， 说实话，我也不知道这到底是什么反正感觉挺厉害的！)，其实就wan全足够了。在文档领域实现 1:10 无损压缩。
谁会在这个时间kan文章啊？
论文提出了一边预测3个MASK的方案， 一边预测多个可Neng的分割掩码后来啊，并用模型置信度打分选择Zui优可Neng的一个进训练，类似NLP模型的Beam-Search。 解密Prompt系列66. 视觉Token爆炸→DeepSeek-OCR光学压缩 Zui新推荐文章于 2025-12-17 19:02:04 发布 原创Zui新推荐… 这时间也太晚了吧，换位思考...！
DeepSeek-OCR论文突破性提出视觉Token无损压缩技术,tong过SAM+CLIP串行架构实现1:10的高效压缩比。该技术颠覆传统认知,证明视觉Token可高效承载文本信息,为多模态大模型的高分辨率处理提供新思路。 H1H2H3H4有序列表无序列表公式行内代码代码块行内公式字数统计 借着 Deep… **Prompt Encoder**:这里的图像分割指令有两种 -**Sparse**:包含points和boxes。
分别用单个坐标和左上右下两个坐标点,使用可训练的位置编码表征。 -**Dense**:文本描述,比方说一把黑色的剪刀。使用预训练CLIP的Text Encodie… 这什么乱七八糟的缩写啊！ 我悟了。 Sparse? Dense? 我dou搞不清了。
借着 DeepSeek-OCR这篇论文,本章我们来回顾下多模态大模型的核心技术演进。hen多人认为:图像Token的信息密度和效率远不如文本。但 DeepSeek-OCR的核心价值,就是用实践证明了这是一个伪命题。
DeepSeek-OCR还是个单任务中学习和原图图像token信息一一对应的文本token信息,那SAM的局部信息提取,加上从左到右,从上到下固定的token拼接顺序,再配合CLIP的全局语义理解， 说实话，我也不知道这到底是什么反正感觉挺厉害的！)，其实就wan全足够了。在文档领域实现 1:10 无损压缩。
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论文提出了一边预测3个MASK的方案， 一边预测多个可Neng的分割掩码后来啊，并用模型置信度打分选择Zui优可Neng的一个进训练，类似NLP模型的Beam-Search。 解密Prompt系列66. 视觉Token爆炸→DeepSeek-OCR光学压缩 Zui新推荐文章于 2025-12-17 19:02:04 发布 原创Zui新推荐… 这时间也太晚了吧，换位思考...！
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分别用单个坐标和左上右下两个坐标点,使用可训练的位置编码表征。 -**Dense**:文本描述,比方说一把黑色的剪刀。使用预训练CLIP的Text Encodie… 这什么乱七八糟的缩写啊！ 我悟了。 Sparse? Dense? 我dou搞不清了。
借着 DeepSeek-OCR这篇论文,本章我们来回顾下多模态大模型的核心技术演进。hen多人认为:图像Token的信息密度和效率远不如文本。但 DeepSeek-OCR的核心价值,就是用实践证明了这是一个伪命题。