紅魔電競平板評測：大屏幕硬實力
前言：三年的疫情因為要上網課的原因激活了平板市場，如今網課的時代已經過去，大家的生活都恢復到了正軌，這也就意味著，真正考驗平板電腦生存的環境來了。也就是面對著這種殘酷的
DeepSeek 又整出新東西來了，只用到原本十分之一 token，就能存下幾乎一樣的文字信息，這壓縮比，香農看了都要流淚，馮·諾伊曼看了都要沉默。
更是直接把一堆老外給釣成了翹嘴。
昨天，DeepSeek 發布了新模型 DeepSeek-OCR，OCR 這東西咱們都熟悉，就是把圖片里的文字給識別出來。
經常用微信的差友應該知道，微信客戶端里的圖片，被咱們點開后，是可以直接復制文字的。
沒錯，這就是一種 OCR 技術的應用。
但是 DeepSeek 這次的 「技能 OCR」則是剛好相反，它可以把大量文字變成一張圖片，作為 AI 的“記憶載體”。
是的，用文字來存儲信息，已經不夠滿足它了。
過去的大模型，不管是什么 ChatGPT、Gemini、Llama、Qwen、還是 DeepSeek 過去的自己，在讀取數據的用的都是一種方式：文字，也就是平時常說的 token。
我們寫的 Prompt，會被轉換成一大堆的 token 給大模型，我們提供的參考資料，會被轉換成一大堆的 token 給大模型，就算是能識別圖像的多模態的大模型，也是要先把圖片轉換成了一段文字描述，來交給大模型來做辨認才行。
但文字 token 真的就是大模型理解世界的唯一方式么？
DeepSeek 決定試一試新的路子，畢竟，如果咱們把一張圖片和一段文字放在一起，前者明顯可以包含下更多的信息。
比如這個描述，就不夠全面
既然如此，那我們能不能直接用圖片來訓練大模型？
于是 DeepSeek 就開始整，結果發現這個用圖片訓練出來的模型，既中看，又中用。
一方面，它可以用更少的 token，來記住更多的內容。
在測試文檔理解能力的任務里，DeepSeek-OCR 只用了 100 個視覺 token， 就超過了需要 256 個 token 的 GOT-OCR 2.0。
再放狠點，它用 不到 800 個視覺 token， 就吊打了平均要 6000+ token 的 MinerU 2.0。
這就意味著、當我們讓大模型開始使用圖像的這種方式來記住數據了之后，模型就有能力用更少的token資源，來取得更好的表達效果。
另外，DeepSeek-OCR 還支持多種分辨率和壓縮模式，來適應不同復雜度的文檔：
比如說一張只有圖片背景和標題文案的 PPT，可能只需要 64 個 視覺token 就足夠表示了。
如果這頁的文字內容比較多，那就會自動切換到 Large 模式，用上多 400 個 視覺token 來記錄。
如果覺得還不夠的話，DeepSeek-OCR 還能支持動態調整的 Gundam 模式來記憶圖片，主打一個應記就記，分清輕重緩急的記。
而且比起過去只能識別文字的傳統模型來說，DeepSeek-OCR 能記住的數據還會更多。
論文里的一張柱狀體，DeepSeek-OCR 能夠自動把它給識別成 Excel 格式給保存下來。
文章里出現的有機化合物的分子結構圖片，也能自動轉化為標準的 SMILES（簡化分子線性輸入規范）格式存儲。
不但能記住圖片本身，DeepSeek-OCR 還會同時記住這張圖片的位置，記住圖片附近的文字在寫些什么東西。。。
過去很多看不到的二維信息，都會被 DeepSeek-OCR 給再次捕獲。
這玩意的價值有多大，可能大家一下都還沒意識到。
這兩年做大模型，除了顯卡不夠之外的大問題，就是沒有訓練的數據了。
常規的數據集之前都用過了，想要再搞點高質量的數據集，要么偷偷去網上爬，要么花大價錢去買，再要么就是想辦法自己合成。
但現在，很多過去沒采集到的數據，就可以在二維信息里被采集到了。
就比如說很多論文文件，過去，大模型只能學到里面的文字信息，但是里面的各種圖表，插圖那都是兩眼一摸黑。
但用上了 DeepSeek-OCR 之后，就可以把之前缺的這部分給無痛補上了。
實際上 DeepSeek 也是這么想的，在論文里還特意提了一嘴，說這個新模型在一張 A100 上，一天可以給大模型采集出 20 萬頁以上的訓練數據。
所以說，在有了 DeepSeek-OCR 之后，過去的所有數據都值得用它來再識別一遍。
毫無疑問，這些數據，又會成為下一個大模型的養料。
另一方面，用二維的方式來存儲數據后，整個模型運行起來也變得更省資源了。
咱都知道，我們在用大模型的時候，聊天聊的越久、上下文越長，這個模型就越容易出 bug。
這是因為大模型在運行的時候，要處理每一個單詞，和其他所有單詞的關系。
你把對話的長度增加一倍，整個模型的計算量就增加了四倍，增加了兩倍，那整個模型的計算量就變成了原本的九倍。
這也是為啥現在大模型廠商都在給你限制上下文長度的原因之一，你要是在一個對話里聊的太嗨了的話，成本要直接卷上天去了。
而在用上了圖像記憶之后，DeepSeek 可以把 token 的數量，壓縮到原本的十分之一。。。
同時，還不會讓性能有太大的損失。
在論文里可以看到，初出茅廬的 DeepSeek-OCR，就能用原本 1/10 的token 數量，達到原模型 96.5%的準確率。
即使哥們再狠點，給它壓縮個20倍，模型的準確率，也還能保持個六成左右。。。
同時，DeepSeek 的研究人員還發現了一件好玩的事情。
他們會感覺大模型通過不同的清晰度來存儲圖像的方式，其實和我們人類遺忘信息的方式很像。
對我們人類來說，遺忘是一個循序漸進的過程。
剛發生的事情，就有點像是 DeepSeek 用 Gundam 模式存下來的數據，清晰。
而隨著時間的推移，這件事的重要性也會逐漸降低，存儲它的格式也會從大的 Gundam 一路降級，從 Large 一路降到小的 Tiny，占用的 token 數量也會越來越少。
把這個概念引入到大模型里的話，咱們就可以把近的聊天記錄，用“4K HDR藍光” 的格式來存儲，而那些早年不太重要的聊天記錄，則是給壓縮成 480P 的文件保存。
通過這種主動遺忘的方式，是否能讓大模型的上下文能力變得更強呢？
這個想法很有意思，只不過目前就連 DeepSeek 自己也沒能給出一個明確的答案。
不過好在 DeepSeek-OCR 還是和過去一樣開源的，相信這個問題，要不了多久就會變成熱門，整出不少新東西來。
后，提到開源，我還注意到另外一件事。。。
這次研究不但是 DeepSeek 自己的成果，也是開源社區集體的勝利
比如訓練數據里，用到了 華為的 Wukong 數據集，在生成樣本文字時，借助了 百度的 PaddleOCR，而在圖像特征提取部分，核心組件竟然是 Meta 開源的 SAM，在視覺語義理解層面，還整合了 OpenAI 的 CLIP 模型。
正是這些來自全球的開源成果，被 DeepSeek 重新編織成了一個能“用圖片思考”的 AI。
所以，R2 什么時候會來呢。
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