DeepSeek-OCR推出“视觉记忆压缩”技术，革新LLM长文本处理方式，有望解决AI记忆限制问题
发布时间：2025-10-21 10:43:42 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：81 次
近日，DeepSeek发布了全新的OCR文档理解模型——DeepSeek-OCR。该模型不仅在图像文档解析方面取得了顶级性能，更引入了一个大胆且极具创新性的概念:“视觉记忆压缩”机制，旨在革命性地解决大型语言模型（LLM）在处理超长上下文时计算资源爆炸性增长的难题。
DeepSeek-OCR的核心创新在于模仿人类的视觉记忆机制，将长文本信息压缩到图像空间中，从而实现对语言模型“Token”消耗的显著减少。
工作原理简述:
该机制通过“将文本绘制为图像”的方式进行:首先，长文本被压缩成单个图像;然后，使用视觉模型将该图像压缩为最少数量的“视觉标记”（Visual Tokens）;最后，语言模型从这些视觉标记中解码并恢复文本。
换言之，该技术使模型能够**“通过看图片阅读”**，而非传统的“逐字阅读”，极大地提高了信息处理效率。
DeepSeek展示了惊人的压缩效果:一篇1000字的文章，在压缩成一张图片后，仅需100个视觉Token（实现10倍压缩）来表示，模型在解压缩时仍能恢复97%的原始文本。
这一突破性成果不仅演示了“视觉记忆压缩”的有效性，更揭示了其对未来AI发展的巨大潜力:
解决LLM内存限制: 有望成为破解大模型“内存限制”的关键技术，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记忆存储: 未来AI可将旧记忆转化为图像进行存储，实现高效的信息归档。
DeepSeek将这种视觉压缩机制比作人类的**“遗忘曲线”**，巧妙地模拟了人类的自然记忆和遗忘过程:
高保真记忆: 最近的上下文被保留为高分辨率图像，即高保真信息。
低密度记忆: 较旧的上下文则被压缩成模糊的图像，即信息密度较低。
这种分层压缩机制，在节省计算资源的同时，也使得AI的记忆处理过程更加贴近自然。
地址：https://deepseekocr.app/
这是一篇关于颠覆LLM长文本处理！DeepSeek-OCR发布“视觉记忆压缩”机制，或破解AI记忆瓶颈的文章，内容值得关注。
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