🧠 DeepSeek-OCR: Оптимизация оптического распознавания текста
DeepSeek-OCR — это модель для исследования роли визуальных энкодеров в контексте LLM. Она предлагает новые подходы к сжатию визуального текста и поддерживает различные режимы разрешения. Идеально подходит для задач OCR и обработки документов.
🚀Основные моменты:
- Модель для оптического распознавания текста.
- Поддержка нескольких режимов разрешения.
- Интеграция с Hugging Face для удобного использования.
- Исследование сжатия визуального текста.
📌 GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
#python
DeepSeek-OCR — это модель для исследования роли визуальных энкодеров в контексте LLM. Она предлагает новые подходы к сжатию визуального текста и поддерживает различные режимы разрешения. Идеально подходит для задач OCR и обработки документов.
🚀Основные моменты:
- Модель для оптического распознавания текста.
- Поддержка нескольких режимов разрешения.
- Интеграция с Hugging Face для удобного использования.
- Исследование сжатия визуального текста.
📌 GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR
#python
GitHub
GitHub - deepseek-ai/DeepSeek-OCR: Contexts Optical Compression
Contexts Optical Compression. Contribute to deepseek-ai/DeepSeek-OCR development by creating an account on GitHub.
👍2❤1
🚀 VibeThinker: Новый стандарт в моделях с малым количеством параметров
Это 1.5B модель, которая демонстрирует выдающиеся способности в решении математических задач, соперничая с гораздо более крупными моделями. Используя инновационную методику постобучения, она достигает результатов, сопоставимых с открытыми моделями, такими как GPT OSS-20B Medium, при значительно меньших затратах.
🚀Основные моменты:
- Эффективность: 1.5B параметров, производительность на уровне 1000B+ моделей.
- Инновационная методология: "Spectrum-to-Signal Principle" для улучшения разнообразия выходных данных.
- Выдающиеся результаты: Превосходит модели, в 10-600 раз большие.
- Экономичность: Разработка модели стоит всего $7,800 против сотен тысяч для конкурентов.
📌 GitHub: https://github.com/WeiboAI/VibeThinker
#python
Это 1.5B модель, которая демонстрирует выдающиеся способности в решении математических задач, соперничая с гораздо более крупными моделями. Используя инновационную методику постобучения, она достигает результатов, сопоставимых с открытыми моделями, такими как GPT OSS-20B Medium, при значительно меньших затратах.
🚀Основные моменты:
- Эффективность: 1.5B параметров, производительность на уровне 1000B+ моделей.
- Инновационная методология: "Spectrum-to-Signal Principle" для улучшения разнообразия выходных данных.
- Выдающиеся результаты: Превосходит модели, в 10-600 раз большие.
- Экономичность: Разработка модели стоит всего $7,800 против сотен тысяч для конкурентов.
📌 GitHub: https://github.com/WeiboAI/VibeThinker
#python
❤5👍2