近日行业报告发布最新研究成果,男生女生一起“差差差”，带痛声的青春记忆

本周行业报告发布新动态,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。全国标准化服务，统一技术操作规范

河源市紫金县、伊春市丰林县 ，菏泽市单县、上饶市弋阳县、德州市禹城市、丽江市永胜县、抚州市崇仁县、甘孜泸定县、内蒙古锡林郭勒盟正镶白旗、延安市子长市、茂名市茂南区、湖州市南浔区、徐州市邳州市、长治市壶关县、绥化市庆安县、哈尔滨市呼兰区、玉树杂多县 、陇南市礼县、哈尔滨市宾县、玉溪市易门县、武汉市新洲区、永州市宁远县、牡丹江市林口县、赣州市赣县区、孝感市孝南区、莆田市涵江区、齐齐哈尔市龙江县、深圳市坪山区、杭州市滨江区

专家在线诊断专线,今日监管部门发布权威报告,男生女生一起“差差差”，带痛声的青春记忆，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电操作教学专线，新手快速上手

东莞市大朗镇、广西桂林市秀峰区 ，张掖市临泽县、广西河池市巴马瑶族自治县、重庆市彭水苗族土家族自治县、大连市甘井子区、深圳市龙华区、九江市永修县、郑州市中原区、中山市民众镇、鹤岗市东山区、娄底市涟源市、临沂市沂南县、马鞍山市雨山区、伊春市南岔县、东方市感城镇、邵阳市绥宁县 、楚雄禄丰市、荆门市掇刀区、东莞市望牛墩镇、沈阳市法库县、信阳市息县、铜仁市江口县、抚州市黎川县、临沧市永德县、保山市隆阳区、宜宾市兴文县、太原市晋源区、济宁市汶上县、嘉兴市桐乡市、宿州市砀山县

全球服务区域: 苏州市张家港市、广西柳州市鱼峰区 、杭州市拱墅区、赣州市上犹县、池州市东至县、朔州市平鲁区、亳州市蒙城县、昭通市盐津县、铜川市王益区、汉中市留坝县、安顺市普定县、济宁市曲阜市、汉中市洋县、平顶山市鲁山县、东莞市麻涌镇、驻马店市遂平县、四平市铁西区 、济宁市梁山县、赣州市会昌县、临汾市洪洞县、东莞市大朗镇、陵水黎族自治县本号镇

本周数据平台近日官方渠道公开最新动态,昨日官方发布行业通报,男生女生一起“差差差”，带痛声的青春记忆，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：全国统一延保标准，透明服务条款

全国服务区域: 南昌市进贤县、信阳市潢川县 、商丘市宁陵县、潍坊市奎文区、宜昌市夷陵区、金华市武义县、菏泽市鄄城县、襄阳市谷城县、衡阳市石鼓区、商洛市商南县、湛江市吴川市、海东市循化撒拉族自治县、新乡市卫辉市、临夏临夏市、临沧市永德县、直辖县天门市、陇南市成县 、阿坝藏族羌族自治州红原县、吕梁市汾阳市、乐山市五通桥区、阳泉市城区、屯昌县新兴镇、黔西南普安县、烟台市福山区、金华市义乌市、肇庆市广宁县、怀化市鹤城区、抚顺市新宾满族自治县、齐齐哈尔市依安县、黄石市铁山区、重庆市南岸区、渭南市大荔县、洛阳市偃师区、定安县岭口镇、定安县雷鸣镇、焦作市武陟县、周口市沈丘县、宜昌市伍家岗区、内蒙古锡林郭勒盟阿巴嘎旗、无锡市宜兴市、商洛市镇安县

本周数据平台近期数据平台透露新政策:昨日行业报告公布最新成果,男生女生一起“差差差”，带痛声的青春记忆

青春，如同一场充满欢声笑语的盛宴，也是一场充满挑战与成长的旅程。在青春的舞台上，男生女生们携手共进，共同演绎着一段段“差差差”的痛声岁月。 记得那是一个阳光明媚的午后，我们这群青春的少年少女们，在操场上尽情地奔跑、嬉戏。那时的我们，天真无邪，无忧无虑。然而，在这欢声笑语中，却隐藏着一段段“差差差”的痛声岁月。 那时的我们，总是喜欢在课间休息时间，聚在一起讨论着各种话题。男生们谈论着足球、篮球，女生们则谈论着明星、时尚。然而，就在这看似和谐的交流中，却暗藏着一场场“差差差”的较量。 有一次，我们班举行了一场篮球比赛。男生们信心满满，女生们也不甘示弱。比赛过程中，双方你争我夺，场面异常激烈。在比赛进行到最后一刻，我们班的女生队还落后对手一分。这时，一名女生挺身而出，勇敢地抢到了球。然而，就在她运球的过程中，不小心扭伤了脚踝。尽管如此，她依然咬牙坚持，最终带领我们班女生队赢得了比赛。 这场比赛，让我们明白了“差差差”的痛声岁月并非全是痛苦，它更多的是一种成长和历练。在这场较量中，我们学会了勇敢、坚持和团结。 青春期的我们，总是对异性充满了好奇。男生女生们开始关注彼此，渴望了解对方。然而，在这过程中，却难免会出现误会和矛盾。 记得有一次，一名男生向一名女生表白，结果却被拒绝了。这名男生心情低落，整天郁郁寡欢。女生们看在眼里，痛在心上。于是，我们决定一起开导他。我们告诉他，感情的事情需要顺其自然，不必强求。在他的情绪逐渐好转的过程中，我们也学会了如何去关爱他人。 青春期的我们，总是对未知的事物充满好奇。男生女生们开始尝试各种新鲜事物，渴望在彼此的陪伴中成长。然而，在这过程中，却难免会出现分歧和矛盾。 有一次，我们班组织了一次户外拓展活动。在活动中，一名男生和一名女生因为意见不合，发生了争执。这时，其他同学纷纷劝架，场面一度陷入僵局。最终，在老师和同学们的帮助下，他们和解了。这次经历让我们明白，沟通和理解是解决矛盾的关键。 青春的岁月，总是充满了欢声笑语和痛声泪水。男生女生们在这段时光里，共同经历了“差差差”的痛声岁月。然而，正是这些痛声，让我们更加珍惜彼此，更加懂得关爱他人。 如今，我们已走出校园，踏入社会。回首那段“差差差”的痛声岁月，我们感慨万分。那些曾经的欢笑、泪水、争吵和和解，都成为了我们人生中最宝贵的财富。 让我们铭记这段青春岁月，带着痛声成长，勇敢地面对未来的挑战。在人生的道路上，男生女生们将继续携手共进，书写属于我们的精彩篇章。

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