新しいDeepSeek-OCRモデルは印象的ですが、最も興味深いのは、より基本的なレベルでビジュアルトークンを使用する可能性です:モデルは視覚的潜在空間で直接推論を実行できますか?

「概念実証としてのOCRに焦点を当てていますが、このパラダイムは、視覚と言語のモダリティを相乗的に組み合わせて、大規模なテキスト処理およびエージェントシステムの計算効率を高める方法を再考するための新たな可能性を開きます。」

これは、財務、コンサルティング、および関連分野の文書処理に大きな影響を与える可能性があります。以前は、表やチャートはモデルが正しく読み取る上で大きな問題でした。 キャプション: 財務調査レポートの分野では、DeepSeek-OCR のディープ解析モードを使用して、ドキュメント内のチャートの構造化された結果を取得できます。チャートは金融および科学分野におけるデータ表現の重要な形式であり、チャート構造抽出は将来のOCRモデルに不可欠な機能です。