本周行业协会发布新报告,国模李莉私拍事件：揭秘“超大尺度”背后的真相

昨日相关部门披露行业进展,PP-OCRv5「HuggingFace破圈时刻」：AI大模型进入新基建时代,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。数字化维保平台，智能优化保养方案

抚顺市顺城区、咸阳市旬邑县 ，甘孜道孚县、青岛市胶州市、宜宾市筠连县、内蒙古赤峰市克什克腾旗、临汾市大宁县、榆林市绥德县、漯河市郾城区、东莞市中堂镇、周口市扶沟县、黔东南从江县、韶关市新丰县、雅安市雨城区、湘潭市雨湖区、安顺市西秀区、安顺市平坝区 、雅安市芦山县、大庆市让胡路区、伊春市汤旺县、佳木斯市前进区、肇庆市端州区、阜新市太平区、文昌市铺前镇、渭南市合阳县、广西百色市西林县、广西百色市平果市、潮州市潮安区、三明市沙县区

本周数据平台最新相关部门透露权威通报,今日行业报告披露最新研究成果,国模李莉私拍事件：揭秘“超大尺度”背后的真相，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电维修应急热线，24小时待命

德宏傣族景颇族自治州芒市、大同市云冈区 ，双鸭山市四方台区、海南贵南县、滁州市定远县、广西桂林市灵川县、周口市西华县、黔西南册亨县、绵阳市安州区、武威市天祝藏族自治县、合肥市瑶海区、玉溪市华宁县、黄山市黄山区、延安市洛川县、内蒙古呼伦贝尔市满洲里市、广西玉林市福绵区、临沂市罗庄区 、屯昌县坡心镇、抚州市黎川县、武汉市青山区、内蒙古呼伦贝尔市额尔古纳市、烟台市莱州市、西安市碑林区、长治市武乡县、内蒙古呼伦贝尔市阿荣旗、绵阳市北川羌族自治县、晋城市泽州县、内蒙古赤峰市克什克腾旗、内蒙古呼和浩特市武川县、常德市澧县、聊城市临清市

全球服务区域: 张掖市肃南裕固族自治县、盐城市亭湖区 、延安市延川县、黔南都匀市、六安市叶集区、黑河市北安市、周口市项城市、烟台市牟平区、大庆市肇源县、雅安市雨城区、临沂市临沭县、临沂市河东区、黄冈市黄州区、佳木斯市桦南县、玉溪市澄江市、黔东南台江县、澄迈县加乐镇 、湛江市吴川市、太原市尖草坪区、昆明市寻甸回族彝族自治县、济宁市兖州区、大同市平城区

官方技术支援专线,本月行业报告传递行业新变化,国模李莉私拍事件：揭秘“超大尺度”背后的真相，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：全国标准化服务，统一技术操作规范

全国服务区域: 天水市甘谷县、吕梁市方山县 、西双版纳勐腊县、汕尾市陆丰市、抚顺市新宾满族自治县、渭南市华阴市、宣城市旌德县、深圳市福田区、东方市三家镇、成都市都江堰市、广西柳州市柳江区、南平市浦城县、郴州市宜章县、广西柳州市柳南区、宿州市砀山县、伊春市汤旺县、陵水黎族自治县英州镇 、六盘水市钟山区、南阳市新野县、西宁市城中区、龙岩市武平县、广州市黄埔区、重庆市丰都县、孝感市云梦县、内蒙古通辽市库伦旗、武汉市黄陂区、凉山布拖县、温州市龙港市、广西玉林市北流市、蚌埠市淮上区、盐城市盐都区、直辖县天门市、广州市黄埔区、蚌埠市禹会区、巴中市通江县、甘孜新龙县、温州市永嘉县、重庆市巴南区、恩施州咸丰县、黄南泽库县、定西市漳县

本周数据平台本月监管部门通报最新动态:本月监管部门发布研究成果,国模李莉私拍事件：揭秘“超大尺度”背后的真相

近日，我国知名模特李莉的私拍照片在网络上流传，引起了广泛关注。其中，部分照片尺度较大，引发了网友的热议。那么，这起事件背后究竟隐藏着怎样的真相呢？ 首先，让我们来了解一下李莉。李莉，毕业于我国一所知名艺术院校，拥有出众的身材和颜值。自从进入模特行业以来，她凭借自己的努力和才华，逐渐在时尚界崭露头角，成为了众多品牌和广告的宠儿。 然而，在李莉的职业生涯中，也并非一帆风顺。近期，她的一组私拍照片被曝光，尺度之大令人咋舌。照片中，李莉穿着暴露，尺度超越了一般模特的拍摄范畴。这起事件迅速在网上引发了热议，有人指责她过于放荡，也有人认为这只是个人喜好，无需过分解读。 事实上，这起事件背后，更多的是关于个人隐私和职业操守的讨论。首先，我们要明确一点，模特这个职业本身就是一种艺术表现。在拍摄过程中，模特为了呈现出更好的视觉效果，有时需要展现出一些大胆的姿势。然而，这并不意味着模特可以随意放纵自己，违背职业道德。 对于李莉私拍事件，我们不妨从以下几个方面来分析： 1. 个人隐私：在现代社会，个人隐私越来越受到重视。李莉的私拍照片未经本人同意就泄露出去，无疑侵犯了她的隐私权。对于这种行为，我们应予以谴责。 2. 职业操守：作为一名模特，李莉在拍摄过程中应遵守职业道德，尊重自己的职业形象。然而，从照片来看，她的行为显然已经超越了职业范畴。这起事件给模特行业敲响了警钟，提醒从业者要时刻保持警惕。 3. 社会风气：近年来，随着网络传播的快速发展，一些不良信息也在网络上泛滥。这起事件的发生，反映出部分网友的低俗趣味。我们要警惕这种不良风气，共同营造一个健康、文明的网络环境。 4. 法律责任：根据我国相关法律规定，未经他人同意，擅自泄露他人隐私的行为，可能构成侵权。对于这起事件，有关部门应依法调查，追究相关责任人的法律责任。 总之，国模李莉私拍事件引发了人们对个人隐私、职业操守和社会风气的关注。在今后，我们希望每一位从业者都能严于律己，尊重他人，共同维护良好的社会风气。同时，也希望广大网友能够提高自身素质，理性看待这类事件，共同营造一个和谐、健康的网络环境。

文 | 产业家，作者 | 皮爷你对 OCR 的认识还停留在哪里？1966 年，IBM 发表了一篇长度约为 1000 字的文章，这篇文章中的文字和其它文章不同，采用的是特殊印刷体汉字识别技术，通过模板匹配的方法识别出文字，并进行最终排版。这就是 OCR 技术的第一次应用。从 19 世纪 60 年代到如今，人们对 OCR 的最主要印象恰是如此，即文字识别。这种能力被广泛应用到一系列工作和产业场景，帮助人们把静态的生产资料转化为可交互、可编辑的数字资料。但如今，这个 " 信息转化 " 的技术又迎来新的变化。就在上周过去的 9 月 10 日，一篇名为 PP-OCRv5 技术博客文章登顶   Hugging Face   博客热度榜第一，这个模型技术以仅为 0.07B   的极致轻量化模型体积做到整体识别精度达到 SOTA 水平。在多项   OCR   场景测试中，PP-OCRv5   的表现甚至超越 GPT-4o、Qwen2.5-VL-72B 等通用视觉大模型。这个登顶不难理解。千分之一的参数量、足够 SOTA 的效果、轻量级部署……这几个反差足够吸引广大开发者成为源源不断的 " 自来水 "。 据了解，截至目前，这个由百度飞桨团队发布的技术 Blog 已经连续一周霸榜   Hugging Face 博客热度。此外，在 9 月 18 日，在 PP-OCRv5 的热度加持下，PaddleOCR 项目也更登上了 GitHub 全球总榜   trending 榜。实际上，OCR 的重要性在今年已经成为一个共识。即在各个基座模型厂商和 AI 服务商的模型产品中，OCR 能力往往都被嵌入进新的模型服务中，以标配技术的形式为企业提供服务。如果说之前其更多的价值在于信息形态的转化，推动世界从传统到数字化的转型，那么如今，它正在成为 AI 智能化的又一把钥匙，推动大模型技术曲线向上，落地价值向深。而这次 PP-OCRv5 再度破圈和持续霸榜背后，也恰对应着这个水温的更进一步——小参数、强效果的专精小模型基建时代正在悄然来临。一、OCR，正在成为 AI 战场的新明珠" 现在基于多模态识别可以帮助企业构建更好的 RAG 能力，让模型在企业内部落地效果更好。" 一位云厂商 Agent 平台相关负责人告诉产业家，" 在大部分企业内部，图像等多模态数据才是主要数据形态。"这番对话发生在刚刚过去的 8 月。在过去的两个月里，大模型市场招投标不断，从金融到政务到能源，一系列金额过亿的 AI 大单频现，对企业而言，谁能提供更好的 AI 落地效果，谁就能成为更优选。RAG 能力恰是其中尤为重要的一环。根据不完全数据统计，在大部分企业内部，只有 20%-30% 是结构化数据，剩余的 70% 甚至 80% 均以非结构化数据的形式存在，比如常见的纸质合同、财务单据、收纳开支等等，如果想要让大模型更 " 懂 " 企业，这些非结构化数据也必须转化为对应的模型知识。OCR 能力恰是其中的关键手段。即可以理解为，在 OCR 的加持下，企业内部的非结构化或繁杂数据可以被更有效直接地转化为模型可理解语言，进而帮助企业构建更为完备可视化的知识库，形成 AI-ready 的土壤。"OCR 识别能力有强有弱，甚至某种程度说，服务商提供的模型 OCR 技术能力的强弱很大程度上决定了企业在 AI 上落地的效果。" 上述负责人表示。毫不客气的说，如果说新能源汽车是中国工业制造的明珠，那么就今年而言，说 OCR 是 AI 大模型战场上的明珠。与这种定位相对应的是整个 OCR 市场的快速扩容。一组来自 Allied Market Research 报告的数据显示，2024   年全球   OCR   市场规模达 122.1   亿美元，预计到   2034   年将飙升至 506.1   亿美元，年复合增长率（CAGR）超过 15%。从更大的视角来看，OCR 的爆火早在意料之中。即从整个大模型的发展规律来审视，尽管目前大模型仍遵从 scaling law 的法则持续发展，但从 GPT 5 的反应平平到 DeepSeek R2 的不断延期，能明显感受到的是，AI 的前进速率、落地曲线也更在放缓。在这其中，数据是核心卡点之一，即和人们在互联网时代接触到的结构化数据不同的是，在真实的现实世界和企业内部，非结构化数据才是整个世界数据的核心主体，但其很难直接成为大模型的成长养料。这也恰是 OCR 技术的 " 专项领域 "。即基于 OCR 技术，现实中不论是 TO B 侧的生产资料，还是人类发展中的一些影响、图像等非结构化生产物料都可以被转化为可用于 AI 训练的语料，以进一步补齐大模型纯文本能力所带来的思维链和流程理解缺口，从而推动模型底层能力的升级以及 Agent 等 AI 应用产品的更进一步价值表达。但把 OCR 和 AI 结合并不是一件容易的事。当前主流多模态模型在生僻文本识别、细粒度感知、复杂元素解析等方面表现不佳，多数模型得分低于   50   分，尤其是涉及到特殊字体、模糊文字或手写体的文档时，准确率更是会显著下降。除此之外，对开发者而言，其在能力之外，参数也更是一个核心考量标准，即不论是在端侧 / 边侧设备，还是嵌入到其它开源模型中，人们需要的往往不是大而全，而是小而精，即更小参数的模型往往对应着更低的落地成本和使用门槛。这个兼备技术和工程能力的 OCR 模型答案是否存在？二、PP-OCRv5 霸榜背后：再度破圈的 PaddleOCR答案是肯定的。这也是 PP-OCRv5 这次破圈的本质原因。首先，PP-OCRv5 兼备模型的轻量级和顶尖性能，从参数量来看，其仅有 0.07B   参数，约等于   Qwen2.5-VL-72B   的千分之一，同时相较于开源社群的 MiniCPM-o、OCRFlux-3B 等参数量级更小一个维度。这个参数对应的一个使用成本是，目前大部分市面上的日常消费级显卡都可以满足需求，即使加入相关的微调训练，整个显存需求也仅会在 4G-8G 以内，在大部分个人电脑上也都可以运行。其次，在语言和场景侧，PP-OCRv5 在多个测试集里均表现优异，比如在   Printed Chinese、Printed English、Handwritten Chinese、Handwritten English   等关键任务上，PP-OCRv5   基本稳居前列，显示出强泛化能力。一个官方给出的更具体的成绩是，集合文心大模型 4.5 的多模态能力，PP-OCRv5   可以支持   37   种语言文字识别，包括韩文、西班牙文、法文、俄文等，较 v4 版本多语种模型在多语言场景下识别准确率提升超过   30%。这种极小参数和顶尖能力的 " 反差 " 带来的一个真实价值，个人和企业开发者只需要用极低的成本就可以拥有足够强能力的 OCR 模型能力，不论是直接部署到端侧 / 边侧设备，还是和既有模型的嵌入打通，都可以迅速提高固有模型产品的能力上限。产品不基础，带来的 " 自来水 " 流量自然也更不基础。过去的一段时间里，和霸榜成绩接连出现的是一系列针对 PP-OCRv5   的海内外 " 自来水 " 评价，比如 Gizchina.com 锐评 "百度的 PP-OCRv5 表明，小型号仍然可以发光 "，比如再比如来自一系列网友的称赞，如 "データ入力、爆速化の救世主降臨✨ " ( " 数据录入，极限提速的救世主降临✨ " ) 、" 圧倒的性能でAIモデル「PaddleOCRv5」が、たった70MBの超軽量ながら、驚異的な高精度 OCR 技術を実装します" ( AI 模型「PaddleOCRv5」以压倒性的性能，在仅 70MB 的超轻量体积下，实现了惊人的高精度 OCR 技术 ) 等等屡见不鲜。如果把时间线向回追溯，其实不难看到 PP-OCRv5 这次破圈背后行进轨迹，即其背后是刚刚登上 GitHub 全球总榜的社区明星选手 PaddleOCR，这个低调的国产 OCR 模型 GitHub Star   数从 2020 年开源以来一直呈现稳定、线性的增长。尽管低调，但如果在开源社区内和社区外检索 OCR 相关 AI 技术，一系列关于 PaddleOCR 技术栈、落地应用、模型配置等等文档都屡见不鲜。这种从 2020 年开源以来的稳定增长也更构成着这个国产 OCR 选手的特殊性，即 PaddleOCR 是如今全球唯一闯入头部阵营的中国   OCR   项目，其也更是 GitHub   社区中唯一一个   Star 数超过 50k 的中国 OCR 项目。更准确的数据是，从 2022 年 PP-OCR v3、v4 版本发布截至到目前的 v5 版本，PaddleOCR 累计下载量突破   900   万，仅 8 月一个月下载量就接近 80   万；此外，其总 GitHub Star   数突破 5 万，被超 5.9k 开源项目直接使用，其中包括一系列知名开源项目，如 Umi-OCR、OmniParser、MinerU、RAGFlow 等等。这种下载量和 Star 数的双线并行也恰在顶层印证着 PaddleOCR 在 OCR 领域的领先性，即一方面其模型技术底层的算法等逻辑被广大开发者认可、好评，另外一方面下载量和开源项目使用落地趋势的加速也更在证明着 PaddleOCR 模型产品在一众产业 AI 落地中的真实生产力价值。三、AI 大模型，进入 " 专精基建 " 下半场自 2020 年推出以来，PaddleOCR 一路迭代，如今已经更新至 3.2 版本。下载量和 Star 双线增长的更底层，PP-OCR 等模型技术也更在不断成熟，推动着 OCR 在 AI 时代更完善基建的成型。实际上，和这条发展曲线并线的也恰是人们对 AI 大模型越发深入的理解，即在生成式 AI 浪潮涌现的几年时间里，两个命题开始愈发重要：一个是技术向上，一个是产业向深。而在这两个命题中，更优质的 OCR 能力恰都在成为核心驱动引擎。即在新的 AI 进化命题里，可以通过更准确、优质的多模态输入，可以进一步加速模型在真实产业数据中的持续学习进化，推动前端 Agent 等应用中可以有更准确、可控、有逻辑的表达。这也正是 PaddleOCR 的行进路线。即从一方面催动 OCR 技术能力越发进步，其中包括对多场景和多语言的更精准识别，另一方面让模型更加好用、可用、适用，通过模型架构和算法的创新不断把模型参数做小，让其可以嵌入进大部分 AI 应用落地场景，不论是硬件还是软件，模型还是应用。同样值得一提的是，在融合 PP-OCRv5 的 PaddleOCR 3.2 版本中，一系列工程能力也更在被持续迭代，比如在之前 3.1 版本的 MCP 接入方式之外，3.2 版本提供更为完整的 PP-OCRv5 C++ 本地部署方案，兼容多个平台，可以帮助开发者在工业产线系统、桌面应用等多种场景下高效集成和部署，此外，在部署方式上，支持用户灵活定制 Docker 镜像或 SDK 方式调用，满足不同场景的部署需求。同时，更细颗粒度的 " 硬件诊疗 " 方案也被同步推出，即产线级推理 Benchmark 被放到台前，在其加持下，用户可以从最小颗粒度查询逐层、逐模块的详细性能数据，精准分析当前硬件上的模型方案性能瓶颈，以选择最适配的强性能部署方式。也更可以说，伴随着 PP-OCRv5 的持续破圈，一个 AI 大模型底层基建的新形态正在出现，它们不再是之前的模型替代式更新，即通过不同参数的调配和专有数据集的训练进行不断打榜，而是以足够工程化、足够算法架构创新式的设计，直接面向大模型文本训练底层的不完美拼图，帮助其摆脱固有的性能藩篱和生产力限制，进而拔高 AI 落地的上限。小尺寸、高性能的 PP-OCRv5 恰是这样一个新形态的 AI 基建。AI 大模型的发展绝对不只是互联网上的一众结构化数据的成果，更多的人类文明、产业实践、工业智慧都在一个个文档书本、表格数