معمل Princeton AI^2 للتو اسقط شيئًا مذهلاً - حيث تمكن الباحث ما بعد الدكتوراه شيلونغ ليو من إعادة بناء نظام DeepSeek-OCR بالكامل من الصفر. المفاجأة؟ أسبوعين. هذا كل شيء.

للسياق، تتطلب أنظمة التعرف الضوئي على الحروف (OCR ) عادةً شهورًا من التطوير، وكمًا هائلًا من بيانات التدريب، والعديد من التكرارات لتحقيق النجاح. تعتبر نسخة DeepSeek واحدة من أكثر التطبيقات تقدمًا المتاحة.

ما يجعل هذا مثيرًا للاهتمام بشكل خاص هو السرعة. إعادة بناء بنية OCR معقدة في 14 يومًا تشير إلى مهارات هندسية استثنائية، أو كود أساسي قوي حقًا، أو كليهما. إنها نوع دورة تطوير سريعة تجعلك تتساءل عن ما هي الجداول الزمنية "المستحيلة" الأخرى التي قد تكون قابلة للتنفيذ فعلاً مع الخبرة المناسبة.

تستمر مساحة أبحاث الذكاء الاصطناعي في التحرك أسرع مما يدركه معظم الناس. عندما تتمكن المختبرات الأكاديمية من تكرار الأنظمة المتطورة بهذه السرعة، فإن ذلك يشير إلى مدى سهولة الوصول إلى هذه التكنولوجيا - ومدى تنافسية هذا المجال.