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O DeepSeek OCR caiu... mas, honestamente, o Glyph [1], lançado no mesmo dia, mostrou algo mais interessante: compressão de contexto de 3–4× e redução de custo de preenchimento, sem perda de desempenho em QA de longo contexto e sumarização, o que é muito menos trivial do que OCR em muitos casos.
Se isso se mantiver para tarefas mais difíceis e agentivas, isso é um salto sério.
Em termos de custo:
- O custo de preenchimento cai drasticamente
- As economias de decodificação são mais modestas com DSA ligado
Portanto, o impacto depende de quão pesado em entrada é o seu fluxo de trabalho agentivo (por exemplo, pesquisa profunda vs codificação do zero).
Também relevante:
- As extensões BLT [2,3] melhoraram a escalabilidade em relação à linha de base BPE; a compressão agressiva do Glyph ajuda principalmente no preenchimento, não muito na decodificação (com DSA).
- A BLT-ficação poderia ajudar o Glyph a reduzir ainda mais o custo de decodificação.
- Subagentes têm um impacto maior na latência e na redução do comprimento do contexto. Simples, mas poderoso.
- E trocar codificadores de visão por LMs pequenos ainda é uma questão em aberto.

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