研究人员开发了 RTPrune，一种新颖的两阶段令牌剪枝方法，旨在提高 DeepSeek-OCR 推理的效率。该方法模仿了模型两次阅读的过程，首先优先处理高范数令牌以获取显著信息，然后使用最优传输理论合并剩余令牌。RTPrune 还包含针对 OCR 任务定制的动态剪枝比例，实现了准确性和效率之间的卓越平衡。 AI
影响 提高了 OCR 任务的推理速度和效率，可能降低处理长文档的计算成本。
排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了一种优化现有 OCR 模型推理效率的新方法。
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arXiv:2605.00392v1 Announce Type: new Abstract: DeepSeek-OCR leverages visual-text compression to reduce long-text processing costs and accelerate inference, yet visual tokens remain prone to redundant textual and structural information. Moreover, current token pruning methods fo…
DeepSeek-OCR leverages visual-text compression to reduce long-text processing costs and accelerate inference, yet visual tokens remain prone to redundant textual and structural information. Moreover, current token pruning methods for conventional vision-language models (VLMs) fai…