解密Prompt系列66. 视觉Token爆炸→DeepSeek-OCR光学压缩
借着 DeepSeek-OCR这篇论文，本章我们来回顾下多模态大模型（VLM）的核心技术演进。很多人认为：图像Token的信息密度和效率远不如文本。但 DeepSeek-OCR的核心价值，就是用实践证明了这是一个伪命题。它通过一套巧妙的串行视觉压缩架构，实现1个视觉Token近乎无损地承载10个文本Token的惊人效率。
下面我们沿着 \(O(N^2)\) 危机 \(\rightarrow\) 结构感知 \(\rightarrow\) 语义对齐 的路径，来梳理这背后的技术基石。
Part I：多模态基石的构建与 \(O(N^2)\) 危机
我们先来回顾下多模态模型的技术基石，我们将按照模型结构->多模态对齐->指令生成这条路径进行深入。
ViT: 图像的 BERT 化与 \(O(N^2)\) 的起点
[*]Google: AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE
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