El laboratorio Princeton AI^2 acaba de soltar algo increíble: su investigador postdoctoral Shilong Liu logró reconstruir todo el sistema DeepSeek-OCR desde cero. ¿La sorpresa? Dos semanas. Eso es todo.

Para dar contexto, OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) los sistemas típicamente requieren meses de desarrollo, toneladas de datos de entrenamiento y múltiples iteraciones para funcionar correctamente. La versión de DeepSeek se considera una de las implementaciones más sofisticadas que existen.

Lo que hace que esto sea particularmente interesante es la velocidad. Reconstruir una arquitectura OCR compleja en 14 días sugiere habilidades de ingeniería excepcionales, un código fundamental realmente sólido, o ambos. Es el tipo de ciclo de desarrollo rápido que te hace preguntarte qué otras líneas de tiempo "imposibles" podrían ser realmente viables con la experiencia adecuada.

El espacio de investigación de IA sigue avanzando más rápido de lo que la mayoría de la gente se da cuenta. Cuando los laboratorios académicos pueden replicar sistemas de vanguardia tan rápidamente, dice algo sobre cuán accesibles se están volviendo estas tecnologías — y cuán competitiva se está volviendo el campo.