西安做兼职网站设计设计师用的素材网站有哪些

西安做兼职网站设计,设计师用的素材网站有哪些,做网站前台有什么要求,简单的网页设计教程DeepSeek-OCR采用上下文光学压缩技术#xff0c;将文本信息压缩到图像中#xff0c;使模型通过看图理解内容#xff0c;大幅降低计算开销。这一3B参数模型在文档解析基准上取得新SOTA#xff0c;仅需少量视觉token即可超越其他模型。其编码器DeepE…DeepSeek-OCR采用上下文光学压缩技术将文本信息压缩到图像中使模型通过看图理解内容大幅降低计算开销。这一3B参数模型在文档解析基准上取得新SOTA仅需少量视觉token即可超越其他模型。其编码器DeepEncoder能将高分辨率图像转化为极少但信息密度高的视觉token团队还提出用光学压缩模拟人类遗忘机制为处理超长上下文提供了新思路被誉为AI的JPEG时刻。DeepSeek最新开源的模型已经被硅谷夸疯了因为实在太DeepSeek了。3B规模、指数级效能变革、大道至简甚至被认为把谷歌Gemini严防死守的商业机密开源了。唯一的问题可能就是被**“OCR”**命名耽误了。是的DeepSeek刚刚开源即火爆的模型就叫DeepSeek-OCR。这个模型瞄准的是大模型处理长文本时的算力爆炸难题……虽然模型参数很小但四两拨千斤其背后所代表的**“用视觉方式压缩一切”**的思想大道至简既是人类智能的现实也不断出现在诸如《三体》的科幻作品中。简单来说由于一张图能包含大量文字用的token还更少所以他们想到并验证了“将视觉作为文本压缩媒介”这一方法——就好比优秀的人看书都是扫一眼就知道内容不必一字一句读完才理解内容。一图胜千言。而且DeepSeek研究后发现当压缩率小于10倍时即文本token数是视觉token数的10倍以内模型OCR解码准确率高达97%即使压缩率高达20倍准确率依旧能保持在**60%**左右效果相当能打。更主要的是DeepSeek再次展现了高效能风格他们的方法之下生成训练数据——仅凭一块A100-40G GPU每天就能生成超过20万页的优质LLM/VLM训练数据。所以这个研究一经公布已经快速在GitHub斩获了3.3K star。HuggingFace则已经热榜第二……X上热议好评声一片。刚“尖锐”评价过AI现状的卡帕西说我很喜欢……特别是图像比文字更适合LLM输入妙啊。还有人认为这是**“AI的JPEG时刻”**AI记忆架构打开了新路径。还有爆料猜测谷歌Gemini的核心商业机密被开源了当然如此火爆的工作还带了更多思考——不少人看过论文后认为这种统一视觉与语言的方法或许是通往AGI的大门之一。以及DeepSeek还在论文中谈到了AI的记忆和“遗忘”机制。所以DeepSeek的新模型论文究竟是怎么说的DeepSeek新研究两大核心组件实现“以小博大”概括而言DeepSeek这次提出了一种名为“上下文光学压缩”Contexts Optical Compression的思路。其灵感来自这样一个巧妙的逆向思维既然一张图片能“装下”成千上万个字那我们能不能把文字信息压缩到图片里让模型通过“看图”来理解内容呢本质上来说这就是一种视觉-文本压缩范式通过用少量的视觉token来表示原本需要大量文本token的内容以此降低大模型的计算开销。为验证这一想法他们构建了3B大小的DeepSeek-OCR模型结果发现它在主流文档解析基准OmniDocBench上取得了新SOTA。下图显示DeepSeek-OCR红色圆点在“平均每张图的视觉token数”横轴上位于最右侧这说明它使用的token数量最少而在“整体性能”纵轴越低越好上它却达到了SOTA水平而且大多还是“以小博大”。更具体的对比如下仅用100个视觉tokenDeepSeek-OCR就超过了每页使用256个token的GOT-OCR2.0当使用400个视觉token时其中有效token为285DeepSeek-OCR就能和之前的SOTA模型表现相当使用不到800个视觉tokenDeepSeek-OCR便大大超过了平均每页近7000个视觉token的MinerU2.0。这一切背后都不开DeepSeek-OCR架构的两大核心组件编码器DeepEncoder负责把图片转成高度压缩的视觉token解码器DeepSeek3B-MoE-A570M负责从压缩的视觉token里重建文字。这里重点说一下整个系统的创新关键——编码器DeepEncoder。其核心使命为在处理高分辨率图像时能够产出数量极少但信息密度极高的视觉token。为此它采用了“先局部处理再压缩后全局理解”的串行设计局部处理利用仅使用“窗口注意力”机制的SAM-base模型8000万参数第一步先在高分辨率图像上进行细粒度的局部特征提取。尽管此时生成的视觉token数量庞大但由于窗口注意力的高效性内存开销仍在可控范围内再压缩然后在中间部分加一个16倍卷积压缩器从而在特征进入全局注意力模块前大幅砍掉token数量比如一张1024x1024的图片经过第一阶段会产生4096个token但经过压缩机后只剩下256个token进入第二阶段后全局理解最后利用使用“全局注意力”机制的CLIP-large模型3亿参数更深入地理解这些经过浓缩后的少量token此时由于输入的token数量已经大幅减少所以这里的计算开销也变得可以接受。此外值得一提的是为了灵活应对不同的压缩比需求和实际应用场景DeepEncoder被训练成支持从“Tiny”512x512, 64token到“Gundam”动态分块近800token等多种输入模式。就是说同一个模型可以根据任务需要随机应变地调整其“压缩强度”。总之基于以上原理和组件搭配目前DeepSeek-OCR除了具备常规识别能力还支持对金融报表、化学分子式、数学几何图、100多种语言等更为复杂的图像进行深度解析。三位作者亮相如此被夸赞的新研究来自三位研究人员依然很DeepSeek——几人都相对低调网上公开资料很少。Haoran Wei曾就职于阶跃星辰当时还主导开发了意在实现“第二代OCR”的GOT-OCR2.0系统。2024年9月发表的这篇论文显示身为论文一作的Haoran Wei所处单位为阶跃。此次DeepSeek-OCR的工作也可谓延续了GOT-OCR2.0之前的技术路径即致力于通过端到端模型解决复杂文档解析问题。Yaofeng Sun从去年开始就陆续参与DeepSeek多款模型研发包括R1、V3中都有他的身影。Yukun Li李宇琨谷歌学术论文近万引研究员也持续参与了包括DeepSeek V2/V3在内的多款模型研发。有意思的是这三人在提出DeepSeek-OCR之后还贡献了一个脑洞大开的想法——用光学压缩模拟人类的遗忘机制。只需将上下文光学压缩与人类记忆的衰退过程进行类比我们就能发现二者高度相似近期记忆就像近处的物体清晰可见。所以可以将其渲染成高分辨率图像用较多的视觉token来保留高保真信息。远期记忆 就像远处的物体逐渐模糊。所以可以将其渐进式地缩放成更小、更模糊的图像用更少的视觉token来表示从而实现信息的自然遗忘和压缩。这样一来理论上模型就可以在处理超长对话或文档时动态地为不同时期的上下文分配不同数量的计算资源从而可能构建出一种无限长上下文的架构。团队表示虽然这还是个早期研究方向但不失为模型处理超长上下文的一种新思路。这个思路确实也更像人类的智能。之前AI的上下文研究对于短期中期远期的都是一视同仁机器味儿十足但计算资源和响应问题也会相应暴涨……而现在DeepSeek提出新思路是时候让AI记忆更像人了。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​