tasani.ruНедавние исследования, проведенные учеными из Японии и Китая, поставили под сомнение работоспособность метода DeepSeek-OCR, разработанного китайским стартапом DeepSeek. Этот метод был представлен как решение проблемы обработки длинных текстов, которую многие языковые модели не могут эффективно решить. Разработчики утверждали, что их метод может сжимать текст, переводя его в визуальное представление, тем самым уменьшая объем входных данных до 20 раз без потери смысла.
Однако эксперты выяснили, что высокая производительность DeepSeek-OCR может быть связана с тем, что ИИ основывается на статистических шаблонах, а не на глубоком анализе визуального представления текста. В ходе экспериментов было установлено, что в условиях, когда дополнительный текст мог повлиять на выводы, точность ответов моделей с использованием DeepSeek-OCR падала до 20%, в то время как традиционные языковые модели показывали точность выше 90%. На данный момент представители DeepSeek не прокомментировали результаты исследования.