机器人法则★★◈ღ，openai188金宝搏官方入口★★◈ღ，金宝搏188BET下载★★◈ღ，金宝搏188★★◈ღ，金宝搏188官网app★★◈ღ。188金宝搏官方网站★★◈ღ，金宝搏188app下载★★◈ღ，有技术专家甚至指出★★◈ღ，该模型的核心构件视觉encoder的高效解码★★◈ღ，为光计算和量子计算在LLM（注★★◈ღ：大语言模型）领域的引入提供了明确的技术路径★★◈ღ。

　　10月29日★★◈ღ，图灵量子相关负责人在接受21世纪经济报道记者采访时表示★★◈ღ，DeepSeek-OCR技术能更有效地将光计算高并行性和低功耗优势发挥出来lusirapp软件下载★★◈ღ，相信很快便会有光计算芯片结合大模型的应用出现★★◈ღ。

　　一直以来★★◈ღ，上下文的长度是困扰大模型性能的重要瓶颈★★◈ღ。比如lusirapp软件下载★★◈ღ，上下文窗口过小★★◈ღ，会导致模型无法一次性阅读用户之前的输入信息（比如文章）★★◈ღ，影响推理的准确性★★◈ღ。

　　针对这个痛点★★◈ღ，业内提出了稀疏注意力lusirapp软件下载★★◈ღ、检索增强生成等多种技术来应对★★◈ღ。这一次★★◈ღ，DeepSeek首次提出“上下文光学压缩”（Contexts Optical Compression）技术★★◈ღ，通过将文本作为图像来处理lusirapp软件下载金宝搏188app下载★★◈ღ，实现信息的高效压缩★★◈ღ，理论上甚至可以实现无限上下文★★◈ღ。

　　黄大年茶思屋上的技术专家乔楠认为★★◈ღ，DeepSeek此次推出的新模型★★◈ღ，本质是模拟人脑的遗忘机制★★◈ღ。

　　简单而言★★◈ღ，通过将文本作为图像处理金宝搏188app下载★★◈ღ，可以实现7-20倍的token压缩★★◈ღ。以一页文本为例★★◈ღ，通常需要2000-5000个文本tokens★★◈ღ，转换为图像后仅需200-400个视觉tokens★★◈ღ。10倍压缩时保持97%的解码精度★★◈ღ，20倍压缩时仍有60%精度★★◈ღ。而这是实现LLM Memory遗忘机制的关键点★★◈ღ。

　　在乔楠看来金宝搏188app下载★★◈ღ，通过将多轮对话中的历史上下文渲染成图像★★◈ღ，LLM可以像人一样遗忘★★◈ღ。比如近期的对话（如k轮内）保持高分辨率的文本形态★★◈ღ；而更早的历史（k轮外）则被压缩成图像★★◈ღ。随着时间推移★★◈ღ，这些“记忆图像”可以被逐步降采样或缩小（变得更模糊）★★◈ღ，从而占用更少的Token金宝搏188app下载★★◈ღ，模拟人类记忆中“近期信息高保真★★◈ღ、远期信息自然褪去”的生物遗忘曲线★★◈ღ。

　　上述图灵量子负责人也表示★★◈ღ，“DeepSeek-OCR技术将文本渲染为图像后作为视觉信息处理★★◈ღ，大幅降低数据分割和组装的操作次数★★◈ღ，从而降低整体计算负荷★★◈ღ。这种数据的编码机制金宝搏188app下载★★◈ღ，降低了对后端计算硬件（无论是电芯片还是光芯片）在规模和精度上的直接压力★★◈ღ。”

　　进一步★★◈ღ，针对光计算★★◈ღ，该负责人认为★★◈ღ，“(此模型)同样也可以减少光电转换的次数★★◈ღ，从而能更有效地将光计算高并行性和低功耗优势发挥出来lusirapp软件下载★★◈ღ，相信很快便会有光计算芯片结合大模型的应用出现lusirapp软件下载★★◈ღ。”

　　通过将文本问题转化为图像问题★★◈ღ，DeepSeek的OCR技术有可能为光计算芯片进入大语言模型铺平道路★★◈ღ。

　　光计算芯片被誉为“后摩尔时代”的潜力技术★★◈ღ，它利用光速传输★★◈ღ、高并行性和低功耗的特性★★◈ღ，为AI等计算密集型任务提供了新可能★★◈ღ。

　　乔楠认为★★◈ღ，光计算的核心优势之一是能以极高速度和极低功耗执行特定计算★★◈ღ，如图形处理中常见的傅里叶变换和大规模并行处理★★◈ღ。以前引入光计算最大的问题是序列的上下文太长了★★◈ღ，光芯片没办法做太大★★◈ღ，现在deepseek-ocr提出了光学编码的原生机制★★◈ღ，这解决了引入光芯片的最大问题★★◈ღ。

　　在乔楠的构想中★★◈ღ，DeepSeek-OCR的DeepEncoder（视觉编码器）部分★★◈ღ，会成为一个非常适合由光学协处理器来执行的模块★★◈ღ。但文本解码（Decoder部分）仍由电子芯片（GPU/NPU）处理★★◈ღ。另外记忆的压缩（文本-图像-视觉Token）则可以完全交给光计算芯片lusirapp软件下载★★◈ღ，实现最优分工lusirapp软件下载★★◈ღ。

　　前述图灵量子负责人就表示★★◈ღ，光芯片目前主要还有两个问题需要解决★★◈ღ，一是先进光电融合封装★★◈ღ，使光源★★◈ღ，芯片和探测器件高效集成在芯片上★★◈ღ，并确保它们与电子控制单元稳定协作★★◈ღ，这是发挥出光计算优势的集成★★◈ღ。其次整个光计算的软件生态还不够成熟★★◈ღ，致使大规模开发和优化光计算应用仍存在挑战★★◈ღ。

　　据了解★★◈ღ，国内主要参与者有曦智科技★★◈ღ，图灵量子★★◈ღ，光本位等公司★★◈ღ，国外有Lightmatter★★◈ღ，Lumai★★◈ღ，Cerebras Systems等厂家★★◈ღ。

　　其中★★◈ღ，图灵量子一直围绕薄膜铌酸锂（FTLN）开展各方面的研究★★◈ღ，具备从设计★★◈ღ，版图★★◈ღ，流片★★◈ღ，测试和封装全流程能力★★◈ღ，经过多年的技术迭代和优化★★◈ღ，已在TFLN产品方面已取得规模化量产★★◈ღ。

　　图灵量子负责人坦言★★◈ღ，“光计算芯片已经驶入了产业化的早期车道★★◈ღ，但距离在数据中心里与GPU同台竞技★★◈ღ，可能还需要3-5年的时间来攻克工程★★◈ღ、成本和生态的难题★★◈ღ。”