Індустрія штучного інтелекту зазнає значних проривів у способах розуміння та аналізу візуального контенту. За даними PANews, DeepSeek запустила DeepSeek-OCR 2 — модель, яка застосовує революційний підхід під назвою DeepEncoder V2 для повного перетворення способу обробки зображень штучним інтелектом.
Інноваційний підхід до обробки зображень
Технологія DeepEncoder V2 вносить фундаментальні зміни у спосіб, яким комп’ютери бачать і інтерпретують візуальний контент. Замість традиційного механічного сканування зображень зліва направо, ця система розміщує візуальні елементи розумно, на основі їхнього значення та семантичного контексту.
Цей метод імітує когнітивні процеси, які використовують люди під час спостереження за сценою — пріоритетизуючи важливу інформацію та розуміючи причинно-наслідкові зв’язки між елементами. Результатом є глибше розуміння та більш розумні висновки щодо складного візуального контенту.
Переваги порівняно з традиційними рішеннями
Ця модель демонструє високі показники особливо при обробці багатослівних документів, таблиць даних, графіків та навчальних матеріалів із складними візуальними елементами. У порівнянні з традиційними мовно-візуальними моделями, доступними на ринку, DeepSeek-OCR 2 забезпечує максимальні результати при вилученні та інтерпретації інформації з візуальних зображень.
Ця адаптивна здатність не лише підвищує точність обробки зображень, а й відкриває нові можливості для практичного застосування — від цифровізації документів, аналізу графіки до візуальної інтерпретації у більш складних бізнес-контекстах. Таким чином, DeepSeek доводить, що інновації у розумінні візуального контенту можуть встановити нові стандарти у сучасній індустрії обробки зображень штучним інтелектом.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
DeepSeek-OCR 2: Революція у розумінні візуальних зображень за допомогою технології DeepEncoder V2
Індустрія штучного інтелекту зазнає значних проривів у способах розуміння та аналізу візуального контенту. За даними PANews, DeepSeek запустила DeepSeek-OCR 2 — модель, яка застосовує революційний підхід під назвою DeepEncoder V2 для повного перетворення способу обробки зображень штучним інтелектом.
Інноваційний підхід до обробки зображень
Технологія DeepEncoder V2 вносить фундаментальні зміни у спосіб, яким комп’ютери бачать і інтерпретують візуальний контент. Замість традиційного механічного сканування зображень зліва направо, ця система розміщує візуальні елементи розумно, на основі їхнього значення та семантичного контексту.
Цей метод імітує когнітивні процеси, які використовують люди під час спостереження за сценою — пріоритетизуючи важливу інформацію та розуміючи причинно-наслідкові зв’язки між елементами. Результатом є глибше розуміння та більш розумні висновки щодо складного візуального контенту.
Переваги порівняно з традиційними рішеннями
Ця модель демонструє високі показники особливо при обробці багатослівних документів, таблиць даних, графіків та навчальних матеріалів із складними візуальними елементами. У порівнянні з традиційними мовно-візуальними моделями, доступними на ринку, DeepSeek-OCR 2 забезпечує максимальні результати при вилученні та інтерпретації інформації з візуальних зображень.
Ця адаптивна здатність не лише підвищує точність обробки зображень, а й відкриває нові можливості для практичного застосування — від цифровізації документів, аналізу графіки до візуальної інтерпретації у більш складних бізнес-контекстах. Таким чином, DeepSeek доводить, що інновації у розумінні візуального контенту можуть встановити нові стандарти у сучасній індустрії обробки зображень штучним інтелектом.