仔细看了DeepSeek-OCR论文，二维信息优势。在大模型时代，汉字强于英文又多了个证据

1. OCR图片文字识别，本身意思不大。DeepSeek-OCR就是识别率高，但也不是高到不可复制，主要还是用少得多的视觉token，就实现了很高识别率。100个token，就能基本代表一个1000个token的文字图片页面，还原出97%，10倍压缩率几乎没有丢失信息。

2. 有些专家认为，应该把我们日常输入给大模型的较长的提示词，用图片编码，需要的token数量就少多了，推理训练效率会高得多。这是因为token数量在大模型内部是平方关系，要对所有token相互建立关联。这里就有个很有意思的问题，为什么用图像来放文字，居然能比文本有更好的压缩率？

3. 先要理解基础知识：文本压缩率。一种是无损压缩，基于香农信息熵的结论。英文字母出现概率各有不同，纯文本无损压缩的理论极限是0.7–0.8 bit/字符，经常出现的用少数bit代表，出现多的单词组合可以进一步优化。汉字纯文本压缩的理论极限是4.2 bit/汉字（或者0.53 byte/汉字）。如“的”的出现概率最高，有4%，可以用“100”这3bit来代表它；“一”的概率有2%也很高，用“1010”4个bit代表；“龘”概率极低，用1111111010来代表，10个bit。这种只考虑单字出现概率的，汉字编码大约是9.6比特每字。考虑更多词语组合，极限就是4.2比特。

4. 可见，如果搞纯文本无损压缩，单个汉字需要的bit数量比英文要高多了。这是自然的，汉字数量本来就是比英文字符多得多。实践中，英文纯文本的无损压缩率远高于中文；若统一用“每原始字节”做分母，英文纯文本压缩可轻松到 8–10倍，中文通常在 2–5倍区间。现在最厉害的纯文本压缩算法zpaq，对英文可到0.9 bit/字符，有9倍压缩率，同样算法对中文是约4.5 bit/汉字，压缩率5倍。

5. 但这是无损压缩，英文相对汉字有优势。如果有损压缩，中文就比英文有优势了。一个常见应用是对一段文字生成“摘要”。如果删30%字数，中文新闻摘要的“召回率”下降约 8 %，英文下降 15–20%；中文用70%字数就能有95%的关键信息召回，而英文 用70%字数只有85%召回，15%丢了。理论上，中文是语素文字，一个字就能承载完整语素；英文是音素拼写，一个词由多个字母组成，删掉字母就会丢信息。在高删率场景下，中文优势明显，删字不删义。

6. 个人经常干这种事，先写一段中文，但发现表述太啰嗦，删掉很多文字意思表达完全没少。而对英文干这种事，就不容易了。再深入思考，显然是因为中文是二维的，英文字母是一维的。而这，在大模型token压缩里，就能转成二维信息优势，说明用图片去理解信息，会有更高的压缩比。

7. DeepSeek-OCR的理论成果是，把文本token信息转成图片后，token数量可以有10倍的压缩，1000个文本token变100个视觉token，维持97%的高信息还原。一种想法是，把1000个文本token，用更少的文本token来压缩代表，在大模型里推理，会是什么效果？这就是DeepSeek-OCR成果震撼的地方。之前Q-VAE/VQ-GAN这么干了，文本token数量减成十份之一，只有60–75%的信息能还原！这两种都是把token离散理解的，在文本任务里，常把1000 个字符压成100个离散索引，但解码时仅用decoder自回归，字符级准确率约60–75%。而DeepSeek-OCR做10倍token压缩能有97%！

8. 这个哲学意思是什么？文字转成图片，就是文字信息从一维变二维了，类似英文变中文了。DeepSeek-OCR会把图片切成16*16的小方块，一个个扫过去处理。这就类似于在看二维汉字，但方块里的信息要复杂多了。对这种二维信息，进行压缩，就能有很好的压缩比例。

9. DeepSeek-OCR能对图片二维文字信息能进行10倍的“高保真”压缩，因为它有个大招：只保留关键信息。其中的DeepEncoder不是把整页文字全编码，而是把高频细节、生僻符号、行列对齐这些“高熵”的关键残差信息放进 token；而低熵背景、重复样式被简单地处理掉了，因为负责解码的是个很强的有30亿个参数的大语言模型（LLM），这个LLM靠着对语言的熟悉能把这些常见信息全都猜出来！LLM猜不出的，才让DeepEncoder花很多token编码。简单类比理解，就是二维的中文，用少数文字猜意思，比一维的英文要厉害多了。