DeepSeek-OCR：把長上下文壓成圖片的 10× 壓縮實驗
DeepSeek-OCR 的論文題目是 Contexts Optical Compression — OCR 只是手段，真正驗證的是『把文字渲染成圖片再餵給 VLM』能達到 10× 壓縮且 97% 精度。這對長上下文 LLM 與 RAG 的 token 成本是質變。
#long-context
3 篇文章Kimi：月之暗面的長文本 AI 模型，憑什麼挑戰 GPT 和 Claude？
Kimi 是中國 AI 新創月之暗面（Moonshot AI）推出的大型語言模型，以超長 context window、開源策略和極具競爭力的定價聞名。從 2023 年的 200K context 到 2026 年的 K2.5 Agent Swarm，Kimi 已成為全球 AI 市場不可忽視的力量。
LongRAG：用長上下文模型重新思考 RAG 的 Chunking 策略
傳統 RAG 把文件切成小 chunks 再檢索，但這造成資訊碎片化。LongRAG 利用 100K+ token 的長上下文模型，檢索更大的文件區段（整個章節甚至整份文件），減少碎片化同時保持檢索效率。