DeepSeek-OCR 2 يتجاوز النموذج التقليدي للصور باستخدام تقنية DeepEncoder V2

أطلقت DeepSeek أحدث حلولها التي تغير طريقة معالجة وفهم الذكاء الاصطناعي للمحتوى البصري. تم تصميم هذه التكنولوجيا للتغلب على قيود النهج التقليدي، مما يمثل قفزة نوعية في قدرات معالجة الصور.

لماذا النماذج التقليدية للصور غير كافية

تعمل نماذج اللغة-الصورة التقليدية بطريقة خطية جدًا—تقوم بمسح الصورة من اليسار إلى اليمين، سطرًا بسطر، دون فهم عميق للسياق أو معنى المحتوى. يؤدي هذا النهج إلى أخطاء في التفسير عند التعامل مع المستندات المعقدة، الرسوم البيانية متعددة الطبقات، أو المواد البصرية ذات التخطيط غير القياسي. هذه القيود تجعل الذكاء الاصطناعي يواجه صعوبة في فهم العلاقات المنطقية بين العناصر داخل صورة واحدة.

الحل المبتكر: DeepEncoder V2

تقدم DeepSeek تقنية DeepSeek-OCR 2 مع تقنية DeepEncoder V2، وهي طريقة ثورية تحاكي الطريقة التي يراقب بها الإنسان العالم حقًا. بدلاً من المسح الميكانيكي، يقوم هذا النظام ديناميكيًا بإعادة ترتيب وتحديد أولويات مكونات الصورة بناءً على أهميتها الدلالية. هذه التكنولوجيا قادرة على إجراء استنتاجات سببية، وفهم ليس فقط ما يظهر، ولكن أيضًا لماذا توجد هذه العناصر في علاقات معينة.

أداء متفوق في المهام البصرية المعقدة

تُظهر نتائج الاختبار أن DeepSeek-OCR 2 يتفوق بشكل كبير على قدرات النماذج التقليدية للصور عند التعامل مع المستندات متعددة التنسيقات وتصوير البيانات المعقدة. يوفر النظام فهمًا بصريًا أكثر ذكاءً، مما يسمح بتفسير دقيق للحالات التي تتطلب دقة عالية. من OCR للمستندات ذات الهندسة المعقدة إلى تحليل الرسوم البيانية الحديثة، تقدم تقنية DeepEncoder V2 حلاً أكثر موثوقية.

يمثل هذا الابتكار عصرًا جديدًا في معالجة الصور المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، حيث يحل محل الاعتماد على النماذج التقليدية للصور بنهج أعمق وأكثر سياقية.