気に入った記事をブックマーク
- 気に入った記事を保存できます
保存した記事の一覧は、はてなブックマークで確認・編集ができます
- 記事を読んだ感想やメモを書き残せます
- 非公開でブックマークすることもできます
エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント8件
- 注目コメント
- 新着コメント
hhungry
nano bananaで低画質の画像から高解像度化(肉眼で読めないような文字も読めるようになる)で凄さを実感してるから、有りな技術な気がする。LLMは誤字があっても正しく処理してれるしね。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
いまの話題をアプリでチェック！
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
「DeepSeek-OCR」を試す
実運用の強さ：少トークンでSOTA級に迫る OmniDocBenchで比較するとさ、 Small（100トークン） で既にGO... 実運用の強さ：少トークンでSOTA級に迫る OmniDocBenchで比較するとさ、 Small（100トークン） で既にGOT-OCR2.0（256トークン）を超えがちだし。 Large（400, 有効285トークン） でSOTAと肩並べる感じ。 Gundam（<800トークン）でMinerU2.0（約6790トークン） より優秀。コスパ良すぎでしょ。 カテゴリ別の肌感: スライドは64トークンで十分。 本・レポートは100トークンで良。 新聞はテキスト密度高すぎなのでGundam以上が欲しい。 なんでこんなに軽いの？ ウィンドウ注意＋16×圧縮＋グローバル注意の直列デザインがマジ効いてる。 前段で大量パッチを安く見て、中間でトークンをギュッと圧縮してから、後段でリッチに解釈。 GPUメモリのアクティベーション低め、トークン数少なめ、多解像度対応で、訓練も推論も扱いやすい。 具体的にでき
ブックマークしたユーザー
すべてのユーザーの
詳細を表示します
詳細を表示します
2025/10/22 リンク