近日，人工智能领域迎来一项重要突破，DeepSeek团队在OCR（光学字符识别）技术上取得显著进展。该团队正式发布名为《DeepSeek-OCR 2: Visual Causal Flow》的学术论文，并同步开源其最新研发的DeepSeek-OCR 2模型，为图像理解领域注入新的技术活力。
这款新型模型的核心创新在于引入了DeepEncoder V2架构。与传统OCR技术按固定顺序处理图像信息不同，该架构能够模拟人类视觉认知模式，通过分析图像内容之间的逻辑关联，动态调整图像各部分的编码顺序。这种处理方式使AI系统在识别复杂场景时，能够更精准地把握图像中不同元素的主次关系和空间层次。
技术团队介绍，DeepEncoder V2通过构建视觉因果流网络，实现了对图像信息的自适应重组。在处理包含多元素、多层次结构的图像时，系统会先识别关键信息节点，再根据语义关联性确定处理优先级，最终生成更符合人类认知习惯的编码序列。这种机制显著提升了模型在复杂场景下的识别准确率和处理效率。
目前，该模型已在文档分析、工业检测、医疗影像等多个领域展开测试。初步应用结果显示，在处理排版复杂的文档或遮挡严重的工业零件图像时，新模型的识别准确率较前代产品提升约23%，处理速度提高15%。研究团队表示，将持续优化模型架构，探索其在自动驾驶、机器人视觉等更广泛场景中的应用潜力。
