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ocr银行流水(申请查询银行流水申请书)2025年11月精选导读

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以前还蛮赞同这个看法的，后来有了 AI ，看法就变了，因为模型都是玩 token；最新的 DeepSeek OCR 还表明——图像 Token 甚至比文本 Token 精简 10 倍还有效。那么——人类用文字构建的文明就是低效的。这种对中国话的担忧也是杞人忧天。发展给 AI，人的问题以后大不了脑机接口，大家全靠神圣的卡拉链接就好了。

【图像视觉token压缩方案都有哪些以及是否靠谱？兼看图表推理数据合成思路-ChartM3】继续看技术，依旧看几个很有意思的方法，围绕文档智能以及视觉token压缩方向。一个是视觉token压缩方案性能对比，前段时间谈到视觉token压缩，现在Benchmark跟上，真有视觉多模态模型做token压缩的方案及性能评估，本质上做的是工程提速的要求，尤其是deepseek-ocr的问题，再次提个醒。一个是继续看文档智能进展，看看数据合成，本质上没啥新意，再举出一个例子，来温习下这块的流水线是怎样的。网页链接

* DeepSeek-OCR 提出的新方向 (a) 另辟蹊径：它不依赖堆砌更大的参数或更宽的上下文窗口。 (b) 核心思路：将文本变为图像，利用【视觉模态】作为高效的压缩媒介。 (c) 模型定义：它是一款既能做OCR，又能为大模型长文本处理铺路的视觉语言模型。二、 DeepSeek-OCR：核心思路与定位 * 利用视觉模态的压缩特性 (a) 关键思路：在不减少文本信息量的前提下，减少输入到大圆模型的Token数量。 (b) 压缩对比： (i) 一张包含【1000个汉字】的文档图片，转换为纯文本Token可能需要上千个。 (ii) 如果用图像格式存储，其视觉Token可能只有【几百个】。 (c) 实现路径：通过“文本到图像，再到视觉Token”的路径，实现远超纯文本压缩的效率。 * OCR：连接视觉与文本的桥梁 (a) OCR的本质：把图像中的文字信息准确转换为文本信息，相当于一次“视觉Token到文本Token”的解码过程。 (b) 可行性验证：如果模型能通过OCR任务，学会从少量视觉Token中解码出大量文本，即证明视觉到文本的压缩可行。 * DeepSeek-OCR的定位：压缩验证原型 (a) 定位：它不只是一个单纯的OCR工具，而是一个【视觉到文本压缩的验证原型】。 (b) 需回答的三个核心问题： (i) 视觉Token能把文本压缩到什么程度？ (ii) 压缩后的视觉Token还能准确解码回文本吗？ (iii) 这种压缩方式能为大模型处理长文本提供实际帮助吗？三、 DeepEncoder：为压缩而生的高效视觉编码器 * 现有视觉编码器的缺陷 (a) 需求背景：实现视觉压缩，需要一个能处理高分辨率图像、输出尽可能少的视觉Token、并保持低内存占用的高效视觉编码器。 (b) 主流模型的困境： (i) 双塔式架构 (如Very)：部署复杂，训练时难以实现流水线并行，效率低。 (ii)

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