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发布时间：2025-11-08 10:38

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本期带你快速理解 DeepSeek‑OCR 的核心思想与实际效果：它不是“更好的OCR”，而是用“视觉作为文本”的情境光学压缩，让大模型低成本吃下长文档。在视频中我在 Mac 上做了尝试。随后结合 Karpathy 的评论，梳理 DeepEncoder+MoE 的架构、SAM/CLIP 的双路径工作流、长上下文的二次方计算成本、以及在真实场景/基准（OmniDocBench、Fox）下的表现与策略（Resize/Padding/Gundam）。
最后看它的深度解析能力（图表→HTML、化学式→SMILES、几何→JSON）与“记忆机制”的前瞻设想，并总结落地价值。
你将获得：
- 为什么“视觉token”能显著降成本、提吞吐
- SAM/CLIP + DeepEncoder/MoE 的端到端工作流
- 不同文档/长度下的策略选择与精度取舍
- 实测中的坑与注意事项（可读性、模型大小、配置）
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