DeepSeek开源新模型!单张A100日处理可超20万页数据
DeepSeek又发新模型了，这次是一个OCR 模型。10月20日，DeepSeek在Github开源了这一新模型，并发布《DeepSeek-OCR：Contexts Optical Compression》（《DeepSeek OCR：上下文光学压缩》）论文，解释了这一成果。论文提到，当前的大语言模型在处理过程中面临着重大的计算挑战，文本内容过长，因此
DeepSeek开源新模型!单张A100日处理可超20万页数据
单张A100日处理可超20万页数据 新研究对于处理超长上下文将是个巨大突破。 DeepSeek又发新模型了,这次是一个OCR 模型。10月20日,DeepSeek在Github开源了这一新模型,并发布《DeepSeek-OCR:Contexts Optical Compression》(《DeepSeek OCR:上下文光学压缩》)论文,解释了这一成果。 论文提到,当前的大语言模型在处理过程...
DeepSeek开源新模型,用视觉方式压缩一切
10月20日，DeepSeek再度开源新模型。在GitHub（https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR）上可以看到其最新模型名为DeepSeek-OCR，还是一款OCR（光学字符识别）模型，该模型的参数量为3B。该项目由 DeepSeek 三位研究员 Haoran Wei、Yaofeng Sun、Yukun Li 共同完成。其中一作 Haoran Wei 曾在阶跃星辰工作过...
DeepSeek开源新模型!单张A100日处理可超20万页数据_文本_视觉...
单张A100日处理可超20万页数据 DeepSeek又发新模型了,这次是一个OCR 模型。10月20日,DeepSeek在Github开源了这一新模型,并发布《DeepSeek-OCR:Contexts Optical Compression》(《DeepSeek OCR:上下文光学压缩》)论文,解释了这一成果。 论文提到,当前的大语言模型在处理过程中面临着重大的计算挑战,文本内容过长,因此...
DeepSeek开源新模型!单张A100日处理可超20万页数据|图像_新浪科技...
单张A100日处理可超20万页数据 DeepSeek又发新模型了,这次是一个OCR 模型。10月20日,DeepSeek在Github开源了这一新模型,并发布《DeepSeek-OCR:Contexts Optical Compression》(《DeepSeek OCR:上下文光学压缩》)论文,解释了这一成果。 论文提到,当前的大语言模型在处理过程中面临着重大的计算挑战,文本内容过长,...
DeepSeek团队开源OCR新模型:少量视觉token完成海量文本压缩
MinerU2.0（平均每页超过 6000 个 token）。在实际生产中，DeepSeek-OCR 可在单块 A100-40G 显卡上每天生成超过 20 万页的大语言模型 / 视觉语言模型训练数据。IT之家附有关页面如下：GitHub：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCRHugging Face：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR ...
DeepSeek开源新模型!单张A100日处理可超20万页数据_手机新浪网
论文提到,在实际应用中,单张A100-40G显卡,可支持每日20万页以上的大语言模型/视觉语言模型训练数据生成。 简单来看,团队的思路是,既然一张图就能包含大量文字信息,同时用的 Token 更少,那就可以将文本转成图像,这就是题目中提到的“光学压缩”,用视觉模态压缩文本信息。这一结果显示出该方法在长上下文压缩和大模型...
DeepSeek开源新成果!把长文档压缩成图片,降低大模型处理成本
值得注意的是，DeepSeek 已将 DeepSeek-OCR 的核心代码和模型权重开源，据其技术报告披露，在生产环境中，单张 A100-40G GPU 每日可处理超过 20 万页的文档数据。当然，作为一项探索性的工作，DeepSeek-OCR 目前也存在一些局限。报告指出，当压缩比超过 10 倍后，模型性能会开始下降。这可能是因为长文档的复杂布局...
DeepSeek团队发布新型视觉压缩模型DeepSeek-OCR
在OmniDocBench测试中，DeepSeek-OCR使用100个视觉token就超过了阶跃星晨的GOT-OCR2.0(每页256个token)，而使用不到800个视觉token便优于上海AI实验室的MinerU2.0(平均每页超过6000个token)。在实际生产中，DeepSeek-OCR可在单块A100-40G显卡上每天生成超过20万页的大语言模型/视觉语言模型训练数据。本文来自和讯...
重磅!DeepSeek再开源:视觉即压缩,100个token干翻7000个
在实际应用中，单张A100-40G显卡，可支持每日20万页以上的大语言模型/视觉语言模型训练数据生成。新模型还能解析图表、化学方程式、简单几何图形和自然图像：可以上下滚动的图片 在不同历史上下文阶段中，DeepSeek-OCR的视觉-文本压缩可减少7–20 倍的token，为解决大语言模型的长上下文问题提供了可行方向。这一范式为...
刚刚,DeepSeek重要突破!大模型上下文紧箍咒打破_ZAKER新闻
在生产环境中,DeepSeek-OCR 可以每天在单个 A100-40G GPU 上生成 20 万页以上的训练数据,为大规模文档理解和多模态模型训练提供支持。 目前,这一模型已在 Hugging Face 上开源,而介绍 DeepSeek-OCR 模型技术细节与背后理论的技术报告也已同步公开。DeepSeek-OCR 团队称,他们此番开源的模型是对一种
DeepSeek-AI发布新型视觉压缩模型DeepSeek-OCR- DoNews快讯
DeepEncoder在高分辨率输入下保持低计算激活,有效控制视觉token数量。实验表明,在文本token不超过视觉token 10倍时,OCR精度达97%;即便压缩比达20×,准确率仍维持约60%。在OmniDocBench测试中,其用更少视觉token超越GOT-OCR2.0与MinerU2.0。单块A100-40G显卡每日可生成超20万页训练数据,具备显著应用潜力。
CDP系统接入DeepSeek大模型应用场景方案_日均处理超过20亿条用户行为...
本项目旨在通过接入DeepSeek大模型技术,构建新一代智能CDP系统,实现三个核心目标:首先,提升客户洞察的实时性与颗粒度,利用大模型的动态推理能力将客户意图识别准确率从现有78%提升至92%以上;其次,自动化营销内容生成效率提升300%,支持20种以上个性化文案变体实时输出;最后,建立预测性客户生命周期管理模型,提前14天预警高...
欧洲独角兽搞997!为拼过中国团队,8个月狂赚1亿美金
帕迪对比了中美AI创业路径：美国公司依赖顶级GPU集群，中国团队则擅长算法压缩、数据蒸馏，用消费级硬件跑出商用性能。DeepSeek的70亿参数模型在单张A100上就能流畅运行，而同类西方模型至少需要4张卡。这种“性价比革命”让中国AI在全球市场具备了“降维打击”的能力——就像大疆用2000美元的无人机击败西方数万美元的...
...浙商计算机:1、DeepSeek是坚持技术创新的中国大模型,中国模型出圈...
DeepSeek成立于2023年7月,由知名量化资管巨头幻方量化创立,其掌门人梁文锋是DeepSeek的创始人,在暗涌专访中,梁文峰谈到:“这一波浪潮里,我们的出发点,就不是趁机赚一笔,而是走到技术的前沿,去推动整个生态发展。”根据2月3日AI产品榜数据,DeepSeek APP上线20天日活超2000万。根据Appfigures的数据显示(不包括中国的...
刷屏!“AI界拼多多”再出手,Deepseek发布新模型,训练成本降低10倍
12月26日,Deepseek发布了全新系列模型DeepSeek-v3,一夜之间霸榜开源模型,并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及 Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。 更让海外AI界震惊的是,该模型的训练成本仅600万美元,成本降低10倍,资源运用效率极高。有AI投资机构负责人直言,DeepSeek发布的53页的技术论文是黄金。
DeepSeek新版本针对下一代国产芯片设计!中国顶级大模型将彻底摆脱...
有业内人士认为，短期中国市场可能还需要 B30 这样的产品，但中长期来看，随着国产芯片 + 超低精度训练的成熟，对这些 "缩水版" 芯片的需求会越来越少。更值得期待的是，DeepSeek V3.1 不只是优化了硬件适配，还在模型能力上实现了突破。它的上下文长度达到了 128K tokens，能一次性处理《三体》三部曲这样的长篇...
刚刚,DeepSeek 又发新模型,小而美玩出新高度_ZAKER新闻
在实际生产中,一块 A100-40G 显卡就能每天生成超过 20 万页的 LLM/VLM 训练数据。20 个节点(160 块 A100)直接飙到每天 3300 万页。 DeepSeek-OCR 由两个核心组件组成: DeepEncoder(编码器):负责图像特征提取和压缩 DeepSeek3B-MoE(解码器):负责从压缩后的视觉 Token 中重建文本 ...
DeepSeek合同审查效率提升方案-CSDN博客
1. 合同审查自动化的需求背景与DeepSeek技术定位 在数字化转型加速的背景下,企业法务部门面临日益增长的合同处理压力。传统人工审查模式存在效率低、易出错、标准不统一等问题,难以满足高频次、大批量、多场景的合规审查需求。与此同时,人工智能技术特别是大语言模型(LLM)的发展为合同智能审查提供了全新的解决路径。