Mélyre ásunk az OCR, azaz az optikai karakterfelismerés területén, ahol a legújabb áttörést a Deepseek mutatta be. A módszerük nem csupán egyszerű képszöveg-felismerést jelent, hanem a nyelvi modellek kontextusának hatékonyabb kihasználásához vezethet jelentős adatsűrítéssel.
A vizuális adatok ilyen típusú feldolgozásával a mesterséges intelligencia rendszerek memóriakezelése és feldolgozási sebessége is forradalmasítható. Felmerül a kérdés: miként változtathatja meg ez a hozzáállás a jövőbeni AI modellek működését, különösen, ha akár szöveges inputot is érdemes lehet képként beadni a hatékonyság maximalizálása érdekében?
Kiemelt figyelmet kap a modellek skálázhatósága, a tokenizálás kérdésköre és a képpontos (pixel alapú) bemeneti adatok szerepe. Megjelennek olyan dilemmák, hogy a hagyományos szöveges tokenizálás helyett érdemes-e a vizuális modalitásokat preferálni, és mik a veszélyei az inputmanipulációnak, például prompt injection vagy adatmérgezés formájában.
A videó átfogó képet ad a mesterséges intelligencia fejlődő irányairól, az új modellek, például a Google Gemma család vagy a Deepseek fejlesztések bemutatásával, miközben rávilágít a fizikai, technológiai és elméleti határvonalak feszegetésére. Emellett felveti, hogyan változhat meg az adatok reprezentációja a kutatás, az ipari alkalmazások és a tudományos felfedezések területén.
