🚨 ДЖИНА РАСЧЕХЛЯЕТ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНУЮ OCR-МОДЕЛЬ НА АРХИТЕКТУРЕ DEEPSEEK, УСКОРЯЯ $FET НАРРАТИВ! ⚡
🔍 Эффективность институтов в AI-секторе сделала ещё один шаг вперёд. Jina AI выпустила jina-ocr-v1 — MoE-модель с 3,4 миллиардами параметров, созданная на базе DeepSeek-OCR. Она добилась рекордной в отрасли пропускной способности — 2,57 страницы в секунду на одном A100.
📊 Результаты бенчмарков достигли 91,14 на OmniDocBench v1.6 и 83,4 на olmOCR-Bench, обойдя базовые модели до 7,4 пункта. Благодаря FastMTP спекулятивному декодированию вычислительные накладные расходы снижаются, а скорость обработки растёт на 22% по сравнению с DeepSeek-OCR.
💡 По мере того как структурированные конвейеры данных оптимизируются в масштабе, институциональный поток капитала в высококонвиценные AI-активы продолжает набирать обороты. 💬 Этот скачок производительности зажжёт следующий крупный приток ликвидности в сектор $FET ? 👇
⚠️ Это не является финансовой рекомендацией. Всегда управляйте своим риском. 🛡️
🏷️ #FET #AISector #ArtificialIntelligence #Crypto #Web3
⚡ 💎
🔍 Эффективность институтов в AI-секторе сделала ещё один шаг вперёд. Jina AI выпустила jina-ocr-v1 — MoE-модель с 3,4 миллиардами параметров, созданная на базе DeepSeek-OCR. Она добилась рекордной в отрасли пропускной способности — 2,57 страницы в секунду на одном A100.
📊 Результаты бенчмарков достигли 91,14 на OmniDocBench v1.6 и 83,4 на olmOCR-Bench, обойдя базовые модели до 7,4 пункта. Благодаря FastMTP спекулятивному декодированию вычислительные накладные расходы снижаются, а скорость обработки растёт на 22% по сравнению с DeepSeek-OCR.
💡 По мере того как структурированные конвейеры данных оптимизируются в масштабе, институциональный поток капитала в высококонвиценные AI-активы продолжает набирать обороты. 💬 Этот скачок производительности зажжёт следующий крупный приток ликвидности в сектор $FET ? 👇
⚠️ Это не является финансовой рекомендацией. Всегда управляйте своим риском. 🛡️
🏷️ #FET #AISector #ArtificialIntelligence #Crypto #Web3
⚡ 💎