本月行业报告披露重大进展,我们四个人换着玩的感觉：共享欢乐，共度时光

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在我国这个充满活力的大家庭中，我们四个人结伴而行，共同度过了无数欢乐时光。每当回忆起那些换着玩的日子，心中总是涌动着一种难以言喻的温暖和幸福。我们四个人换着玩的感觉，就像一首美妙的乐章，奏响了青春的旋律。 记得那是一个阳光明媚的周末，我们四个人相约来到了郊外的一片草地上。这里绿意盎然，鸟语花香，正是我们放松心情、尽情玩耍的好地方。我们换着玩，从早到晚，乐此不疲。 首先，我们玩起了“老鹰捉小鸡”的游戏。我扮演“老鹰”，而其他三位伙伴则变成了“小鸡”。在游戏中，我使出浑身解数，试图捉住“小鸡”。而“小鸡”们则机智地躲闪，互相掩护。一时间，草地上欢声笑语，热闹非凡。虽然我未能成功捉到“小鸡”，但大家玩得都非常开心。 接着，我们玩起了“丢手绢”的游戏。这次，我成了“丢手绢”的人。我小心翼翼地将手绢丢在草地上，然后迅速跑开。其他三位伙伴则开始寻找手绢。不一会儿，他们就发现了手绢，纷纷向我扑来。我灵巧地躲过了他们的攻击，继续奔跑。这个游戏不仅考验了我们的反应速度，还增进了我们之间的默契。 午餐时间，我们找了一块树荫下的草地，铺上野餐垫，开始享用美食。大家一边品尝着美味的食物，一边分享着彼此的生活琐事。这时，我们四个人换着玩的感觉，就像一股暖流，温暖了我们的心房。 午饭后，我们决定去河边散步。沿着河岸，我们欣赏着美丽的风景，感受着大自然的气息。这时，我们四个人换着玩的感觉，又像是那悠悠的河水，流淌在我们的心间。 傍晚时分，我们来到了一片树林。在这里，我们玩起了“猜谜语”的游戏。我出题，其他三位伙伴猜答案。谜语一个接一个，大家绞尽脑汁，猜得津津有味。这个游戏不仅让我们增长了知识，还让我们感受到了友谊的珍贵。 夜幕降临，我们依依不舍地离开了这片美丽的草地。回首这一天的时光，我们四个人换着玩的感觉，仿佛一幅美丽的画卷，永远定格在我们的记忆中。 如今，我们已经长大，各自走上了不同的道路。然而，那段换着玩的日子，那份真挚的友谊，却始终陪伴着我们。我们四个人换着玩的感觉，让我们懂得了珍惜，懂得了感恩。在未来的日子里，我们将带着这份美好的回忆，继续前行，携手共度更多美好的时光。

近日，百度在海外官方账号介绍了最新轻量级文字识别模型   PP-OCRv5。该模型仅 0.07B 参数，以千分之一参数量实现与 700 亿参数大模型相媲美的 OCR 精度。在多项   OCR   场景测试中，PP-OCRv5   的表现超越 GPT-4o、Qwen2.5-VL-72B 等通用视觉大模型。最新信息显示，飞桨团队发布的技术 Blog 已连续一周登顶 Hugging Face 博客热度榜首，受到开发者社区的广泛关注。据了解，2025 年 5 月，飞桨团队推出 PaddleOCR 3.0 版本，文字识别方案 PP-OCRv5 与通用文档解析方案 PP-StructureV3，以及原生支持文心大模型 4.5 的智能文档理解方案 PP-ChatOCRv4 共同构成其三大特色能力。自 2020 年开源以来，PaddleOCR 累计下载量突破 900 万，被超过 5.9k 开源项目直接或间接使用，是 GitHub   社区中唯一一个   Star 数超过 50k 的中国 OCR 项目。9 月 18 日晚，Paddle OCR 项目登上了 GitHub 全球总榜   trending 榜， 位于 python 榜第 5，总榜第 13。Blog 指出，在 OCR 场景中，通用视觉大模型（VLM）在精确文本定位和边框精度上仍面临挑战，同时容易带来高计算开销和 " 幻觉 " 输出。相较于 VLM，PP-OCRv5 采用了模块化双阶段检测与识别方案，能够实现轻量高效推理与更精准的文本边界框输出。Benchmark 数据显示，PP-OCRv5 在   Printed Chinese、Printed English、Handwritten English   等核心任务上与百亿级大模型   Qwen2.5-VL-72B   精度持平甚至更优；在 Handwritten Chinese、Chinese Pinyin 等复杂场景中，仍稳居前列，表现出强泛化能力。作为百度飞桨团队推出的全场景文字识别模型，PP-OCRv5 是业界首个单模型支持 5   种文字类型的超轻量级（