文 | 黃岳永

DeepSeek近期發表的DeepSeek-OCR，乍聽是光學文字辨識系統，實際卻別開生面。它並非逐字處理，而是將整頁文字化為影像，令模型以較少“token”記住更多內容。

研發團隊的靈感，來自人類的記憶與遺忘機制--隨時間流逝，畫面被再次壓縮，解析度下降，卻換來更高效率。

遺忘非缺陷 而是內在秩序

技術的核心賣點不難理解，用token更少的“視覺詞元”取代逐字紀錄，並能夠輸出可編輯的文字或結構化的內容。想像一下，一整頁A4文件，每個字轉換為數位文字，可能包含1,000個文字token。但如果將這頁文件“拍一張照”，讓AI儲存這張圖，它可能僅需100個“視覺詞元”就能捕捉所有資訊，即是可以將其壓縮10倍；而後要翻查資料進行解碼，模型能達到97%的驚人解碼（OCR）精度。即便在20倍的極限壓縮下，精度仍保持約60%。

這種“模糊化”做法，就如人心的縮影。人類的記憶功能並不像傳統電腦一樣，會記錄每個細節。我大腦會將印象、關鍵資訊和情感連結，而非毫釐不差的細節，簡而言之就是會將記憶重新編碼，以便更有效地儲存它們。DeepSeek-OCR正好提醒我們：遺忘並非缺陷，而是一種內在秩序。

在數碼時代，雲端備份與無限儲存已成常態，“不遺忘”被視為進步的象徵。

其實，人生的智慧恰在於懂得放下。記得我愛貓離世那段時光，初時回想便如重溫悲劇，內心完全是痛苦悲傷，又會自怨自艾。隨着年月推移，記憶雖然變得模糊，但內心苦痛悲傷也化為溫柔的懷念。心理學稱這個現象為“適應性遺忘”：讓傷口結痂，使生命得以延續。

遠期記憶 隨時間自動淡化

《Inside Out》（玩轉腦朋友）是筆者一套印象甚深的電影，原來“第一集”上映已經是10年前。還記得其中一個角色Bing Bong，出現不多卻意義深遠，它是主Riley童年時的幻想朋友，隨着Riley長大，他逐漸被遺忘，故事最後他犧牲自己，即使化為虛無也希望Riley能夠快樂。Riley遺忘了童年玩伴Bing Bong，而正正是那份失落，成就了她成長的契機。被遺忘的，並非消失，而是融入內心，化為前行的力量。

回到DeepSeek-OCR，其寓意遠超技術層面：以人的角度，重新思考資訊的價值。它試圖將一維語言轉化為二維視覺，為人工智慧開拓另一種記憶形態：讓“近期”資訊保持高解析，而“遠期”記憶隨時間自動淡化。此舉或為“無限上下文”架構提供答案--在資料保留與運算成本之間，取得生物般的動態平衡。

未來AI 料不再需昂貴硬碟

可以想像一下，未來的AI不再需要一座昂貴無比的硬碟，而有層次、有節奏、有呼吸的記憶系統。它懂得保留重要、淡忘冗餘--如同人類在歲月的淘洗中，學懂甚麼該記得，甚麼該放下。

其實對人類而言，我們需要的從來不是巨細無遺的記憶，而是真實的記錄。要記得愛和信念，而非痛苦和遺憾；記得選擇方向時的經驗，而非路上的一個個坑洞陷阱。無論是機器抑或人心，都需要“選擇性遺忘”才能重生。那不是抹去記憶或拒絕回想，而是重整和再造。從記憶的迷霧中，我們選擇留下的不是創傷，而是可以面向未來的智慧。

【知識庫】DeepSeek-OCR有何特點？

•引入光學2D映射機制，將長篇掃描文件的視覺與文字資訊壓縮至原始大小的十分之一，同時完整保留版面格式。

•大幅降低AI處理時的token消耗。

•具備“光學理解”能力，能分析文件布局、支援手寫筆記、多語言混排等。

•模型僅6.6GB，可在本地GPU運行，解決了AI擴展的“成本爆炸”難題。

•具備“隨時間動態壓縮”的機制，能持續節省記憶體與儲存空間。

（作者係香港科技大學副教授兼高級顧問<創業>，文章僅代表作者個人觀點）