요약

다음은 AI로 작성해 에디터가 검토한 본 기사의 요약이다.

• 이미지를 통한 기억: 딥시크에서 새로 공개한 OCR 모델은 정보를 텍스트 토큰이 아닌 시각적 형태로 저장한다. 이 기술을 활용하면 더 많은 데이터를 보존할 수 있으며, 컴퓨팅 비용과 탄소 배출을 크게 줄이는 동시에 AI의 ‘기억력’을 향상시킬 수 있을 것이다.
  
• ‘컨텍스트 부패(context rot)’ 현상 해결: OCR 모델은 마치 인간의 기억력처럼 오래되었거나 덜 중요한 정보를 약간 흐릿한 형태로 저장하여 공간을 절약한다. 이 방법을 통해 대화가 길어질 경우 AI가 정보를 잊거나 혼동하게 되는 일명 ‘컨텍스트 부패(context rot)’ 현상을 완화할 수 있다.
  
• 딥시크의 파괴적 혁신: 딥시크는 올해 1월 효율적인 추론 모델 딥시크-R1을 공개하며 AI 업계에 충격을 준 데 이어, 이번 모델을 통해 다시 한번 놀라운 혁신에 도전한다. OCR 시스템은 단일 GPU만으로 하루 20만 페이지 이상의 학습 데이터를 생성할 수 있어, 양질의 학습용 텍스트 부족 문제를 해결할 잠재력이 있다.

중국의 AI 기업 딥시크(DeepSeek)가 10월 말 광학 문자 인식(optical character recognition, OCR) 기술을 활용하는 새로운 AI 모델을 공개했다. 딥시크는 OCR 기술을 통해 AI의 ‘기억력’을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 보고 있다.

OCR 모델은 이미지에서 텍스트를 추출해 기계가 읽을 수 있는 단어로 변환한다. OCR 기술은 스캐너 앱, 사진 속 텍스트 번역, 다양한 접근성 도구에 사용되는 바로 그 기술이다.