Förklarar 9 typer av API-testning.

Varför är DeepSeek-OCR en så STOR SAK? Befintliga LLM:er kämpar med långa indata eftersom de bara kan hantera ett fast antal tokens, känt som kontextfönstret, och uppmärksamhetskostnaden växer snabbt när indata blir längre. DeepSeek-OCR tar ett nytt grepp. I stället för att skicka lång kontext direkt till en LLM omvandlar den den till en bild, komprimerar bilden till visuella token och skickar sedan dessa token till LLM. Färre token leder till lägre beräkningskostnader från uppmärksamhet och ett större effektivt kontextfönster. Detta gör chattrobotar och dokumentmodeller mer kapabla och effektiva. Hur är DeepSeek-OCR uppbyggt? Systemet består av två huvuddelar: 1. Kodare: Den bearbetar en bild av text, extraherar de visuella funktionerna och komprimerar dem till ett litet antal visionstokens. 2. Avkodare: En språkmodell av en blandning av experter som läser dessa token och genererar text en token i taget, liknande en standardtransformator för endast avkodare. När ska man använda den? DeepSeek-OCR visar att text kan komprimeras effektivt med hjälp av visuella representationer. Det är särskilt användbart för hantering av mycket långa dokument som överskrider standardkontextgränserna. Du kan använda den för kontextkomprimering, vanliga OCR-uppgifter eller djup parsning, som att konvertera tabeller och komplexa layouter till text. Över till dig: Vad tycker du om att använda visuella tokens för att hantera problem med lång kontext i LLM? Kan detta bli nästa standard för stora modeller? -- Vi har precis lanserat Bli en AI-ingenjör | Lär dig genom att göra: Kohort 2. Om du missade kohort 1 har du nu chansen att gå med oss i kohort 2. Kolla in det här: #AI #AIEngineer #MachineLearning .

🚀 Ny lansering: Bli en AI-ingenjör | Lär dig genom att göra | Kohort 2! Efter den otroliga framgången med vår första kohort (nästan 500 personer deltog) är jag glad över att kunna tillkännage lanseringen av kohort 2 av Bli en AI-ingenjör! Det här är inte bara ännu en kurs om AI-ramverk och verktyg. Vårt mål är att hjälpa ingenjörer att bygga grunden och den kompetens som behövs för att trivas som AI-ingenjörer. Det här är vad som gör den här kohorten speciell: • Lär dig genom att göra: Skapa verkliga AI-program, inte bara genom att titta på videor. • Strukturerad, systematisk inlärningsväg: Följ en noggrant utformad läroplan som tar dig steg för steg, från grundläggande till avancerade ämnen. • Feedback och mentorskap i realtid: Få direkt feedback från instruktörer och kollegor. • Samhällsdriven: Det är svårt att lära sig ensam. Det är lätt att lära sig med en gemenskap! Vi fokuserar på kompetensutveckling, inte bara teori eller passivt lärande. Vårt mål är att varje deltagare ska gå därifrån med en stark grund för att bygga AI-system. Om du missade kohort 1 har du nu chansen att gå med oss i kohort 2. Kolla in det här: #AI #AIEngineer #MachineLearning .