看到DeepSeek- OCR模型后，Andrej Karpathy提出了一个很激进的想法：所有LLM的输入都应该是图像，包括纯文本。

看到DeepSeek- OCR模型后，Andrej Karpathy提出了一个很激进的想法：所有LLM的输入都应该是图像，包括纯文本。
什么意思？
传统的大语言模型：文本 → tokenizer → LLM → 输出
很无聊
Andrej的vision：文本 → 渲染成图片 → LLM → 输出
即使你要输入的就是纯文本，也先把它渲染成图片，再喂给模型。
这就好玩了，这么做有什么好处？
他给了4个理由：
1. 信息压缩更高效
这正是DeepSeek-OCR证明的。一页文档，传统方式可能需要2000个text tokens，用vision tokens只要64个。压缩率30倍。
文本tokens很浪费，图像tokens更密集。
2. 更通用
Text tokens只能表达文字。但现实世界的信息不只是文字：
- 粗体、斜体
- 彩色文字
- 表格、图表
- 任意图像
全部渲染成图像输入，模型天然就能处理这些。
3. 可以用双向注意力
这是技术细节。传统的text-to-text是自回归的（从左到右）。图像输入可以用双向注意力，看到全局信息，更强大。
4. 删除tokenizer（重点！）
Andrej很讨厌tokenizer。
他的吐槽：
- Tokenizer是一个丑陋的、独立的、非端到端的阶段
- 它继承了Unicode、字节编码的所有历史包袱
- 有安全风险（如continuation bytes攻击）
- 两个看起来一样的字符，在tokenizer眼里可能完全不同
- 这个emoji在tokenizer里只是一个奇怪的token，不是一张真正的笑脸图片
他希望tokenizer消失。
他的vision是什么
- 输入：全部是图像（即使原本是文本）
- 输出：还是文本（因为输出像素不现实）
OCR只是vision→text任务之一。很多text→text任务都可以变成vision→text。