只有0.9B的PaddleOCR-VL,却是现在最强的OCR模型。
只有0.9B的PaddleOCR-VL,却是现在最强的OCR模型。整个Hugging Face的趋势版里,前4有3个OCR,甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活,说一句全员OCR真的不过分。然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里,有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比,也有很多人都在问,能不能再解读一下百度那个OCR模型(也就是PaddleOCR-VL)。
整个Hugging Face的趋势版里,前4有3个OCR,甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活,说一句全员OCR真的不过分。然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里,有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比,也有很多人都在问,能不能再解读一下百度那个OCR模型(也就是PaddleOCR-VL)。
太卷了,DeepSeek-OCR刚发布不到一天,智谱就开源了自家的视觉Token方案——Glyph。既然是同台对垒,那自然得请这两天疯狂点赞DeepSeek的卡帕西来鉴赏一下:
DeepSeek最新开源的模型,已经被硅谷夸疯了!
昨天晚上闲着没事,想在 DeepSeek 搜一下 AI 博主有哪些可以学习的。 结果没想到,搜索结果里竟然出现了我自己。 内心 OS:祖坟冒青烟了,妈妈我出息了,我被 AI 认证了,以后简历可以写被
AI新突破!DeepSeek-OCR以像素处理文本,压缩率小于1/10,基准测试领跑。开源一夜4.4k星,Karpathy技痒难耐,展望视觉输入的通用性。
“我有两张券,分别为满1000减140、满2000减280,我看中商品的价格分别为……分两次结算怎么凑单最划算?”双11开启后,在社交平台上,有人向Deepseek抛出这个问题。
刚刚,DeepSeek 推出了全新的视觉文本压缩模型 DeepSeek-OCR。 该模型最大的突破在于极高的压缩效率: 20 个节点每天可处理 3300 万页数据,硬件要求仅为 A100-40G。
这世上有太多 AI benchmark 了,但没有一个 benchmark 能让你心跳加速。 直到近日,AlphaArena 出现了。 这是由初创团队 NOF1 推出的一个「AI 炒币实盘竞技场」,现在已开放全网围观:竞技场地址:https://nof1.ai/
给全球六大LLM各发1万美金,丢进同一真实市场实盘厮杀,会发生什么?这场大战从18日开始,截止目前,DeepSeek V3.1盈利超3500美元,Grok 4实力次之。不堪一提的是,Gemini 2.5 Pro成为赔得最惨的模型。
从ChatGPT到DeepSeek,强化学习(Reinforcement Learning, RL)已成为大语言模型(LLM)后训练的关键一环。