DeepSeek又拿第一！首创“因果流”视觉推理超越Gemini

　　【新智元导读】DeepSeek开源DeepSeek-OCR2，引入了全新的DeepEncoder V2视觉编码器。该架构打破了传统模型按固定顺序（从左上到右下）扫描图像的限制，转而模仿人类视觉的「因果流（Causal Flow）」逻辑。

　　这一次，DeepSeek更进一步，对视觉编码器下手了，提出了一种全新的DeepEncoder V2架构，实现了视觉编码从「固定扫描」向「语义推理」的范式转变！

　　DeepSeek-OCR2不仅能像人类一样按逻辑顺序阅读复杂文档，还在多项基准测试中刷新了SOTA。

　　这就像是给机器装上了「人类的阅读逻辑」，让AI不再只是死板地从左上到右下扫描图像，而是能根据内容语义灵活调整阅读顺序。

　　DeepSeek在论文中指出，传统的视觉语言模型（VLM）通常采用光栅扫描（Raster-Scan）顺序处理图像，即固定地从左到右、从上到下。

　　人类在看图或阅读文档时，目光是随着逻辑流动的：先看标题，再看正文，遇到表格会按列或按行扫视，遇到分栏会自动跳跃。

　　它最大的特点是用一个轻量级的大语言模型（Qwen2-0.5B）替换了原本的CLIP编码器，并设计了一种独特的「因果流查询」（Causal Flow Query）机制。

　　沿用了SAM-base（80M参数）加卷积层的设计，将图像转换为视觉Token。

　　它不仅处理视觉Token，还引入了一组可学习的「查询Token」（Query Tokens）。

　　编码器通过可学习的查询对视觉Token进行语义重排，随后的LLM解码器则在这个有序序列上进行自回归推理。

　　这意味着，DeepSeek-OCR2在编码阶段就已经把图像里的信息「理顺」了，而不是一股脑地扔给解码器。

　　实验数据显示，DeepSeek-OCR2在保持极高压缩率的同时，性能显著提升。

　　DeepSeek披露，在处理在线用户日志图像时，OCR结果的重复率从6.25%降到了4.17%；在PDF数据生产场景中，重复率从3.69%降到了2.88%。

　　这意味着模型生成的文本更加干净、准确，对于作为LLM训练数据的清洗流水线来说，价值巨大。

　　这不仅是一个OCR模型的升级，更是迈向原生多模态（Native Multimodality）的重要一步。

　　未来，同一个编码器只要配备不同的模态查询嵌入（Query Embeddings），就能处理文本、图片、音频等多种模态的数据，真正实现万物皆可Token，万物皆可因果推理。

　　DeepSeek表示，虽然目前光学文本识别（OCR）是LLM时代最实用的视觉任务之一，但这只是视觉理解宏大图景的一小部分。

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