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售后服务上门服务电话，智能分配单据：百度文心发布 PaddleOCR-VL-1.6：准确率突破 96.33%，刷新文档解析 SOTA
近日，百度正式发布 PaddleOCR-VL-1.6。作为文心衍生模型，PaddleOCR-VL-1.6在 OmniDocBench v1.6权威评测中准确率突破96.33%，在 Real5-OmniDocBench、OmniDocBench v1.5上也取得了最领先的分数，综合性能全球第一，刷新业界SOTA，在复杂文档理解和真实场景解析能力方面进一步突破。
在OmniDocBench v1.6上，PaddleOCR-VL-1.6在多项能力中实现SOTA 在权威评测集 OmniDocBench v1.6上，PaddleOCR-VL-1.6总指标达到96.33%，超越Gemini-3-Pro、GPT-5.2、MinerU-2.5-Pro、GLM-OCR等，综合性能全球第一，领跑全球通用大模型和专用OCR模型；在面向真实复杂场景构建的 Real5-OmniDocBench评测中，PaddleOCR-VL-1.6总指标达到93.19%，较 Gemini-3-Pro提升近4个百分点，在扫描件、弯折文档、屏幕拍照、光照变化及倾斜文档等五大真实场景下均保持领先表现。
测试结果显示，PaddleOCR-VL-1.6在文本、公式、表格等核心识别能力上全面领先当前主流开源及闭源方案，在表格、古籍、生僻字识别等复杂场景能力显著提升，在印章、Spotting、图表识别等多项关键能力同步增强，可更好满足文档数字化的需求。
据了解，PaddleOCR基于文心大模型训练而来，是文心大模型多模态能力的重要部分，支持超100种语言识别，用户覆盖170多个国家和地区。此次发布的 PaddleOCR-VL-1.6在 PaddleOCR-VL-1.5基础上进一步升级，通过模型驱动的数据构建机制和渐进式训练优化，在保持0.9B轻量化架构的情况下，模型准确率和复杂场景适应能力进一步提升。由于两代模型结构一致，开发者和企业用户无需进行额外适配，即可平滑迁移。
近年来，PaddleOCR持续推进文档理解能力升级，先后推出 PaddleOCR-VL、PaddleOCR-VL-1.5等多款模型。其中，PaddleOCR-VL-1.5创新支持异形框定位，在真实文档场景中展现出较强解析能力。此前，PaddleOCR GitHub Star数已突破79.2K，超过谷歌开源OCR项目 Tesseract OCR，成为全球最受开发者欢迎的开源OCR项目之一。
目前，PaddleOCR-VL-1.6已上线 PaddleOCR官网，支持网页端和API调用。同时，模型代码及权重已同步开源至 GitHub和 Hugging Face，面向全球开发者开放使用。
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为进一步压实垃圾分类工作责任，提升城市精细化管理水平，广州市海珠区素社街道近日启动专项督导行动，组织分类督导员以“分片区、上门式”方式，深入辖区各经营单位开展宣传指导，推动垃圾分类工作从居民小区向经营单位延伸，实现源头分类管理全覆盖、精细化。
素社街道地处老城区，沿街商铺、餐饮店、市场等经营单位密集，垃圾分类实施情况直接影响社区整体环境与分类成效。为此，街道分类办统筹督导力量，将辖区划分为若干责任片区，每个片区由专人负责，开展常态化上门指导与动态跟进服务。对已开展垃圾分类的经营单位，督导员重点了解其在宣传引导、设施配备、分类实效等方面的工作进展，帮助总结有效做法，同时现场协调解决分类收集、运输衔接等环节中遇到的实际困难，为经营者提供政策解读与操作指导。
针对新开业或即将营业的单位，督导工作提前介入，指导经营者合理设置分类收集容器，规范张贴分类公示牌、指引标识等，并督促其建立内部培训机制，确保员工掌握分类知识、养成分类习惯。通过“宣传—指导—督促—服务”一体化工作模式，推动经营单位从“被动接受管理”向“主动履行责任”转变。
此次专项行动体现了垃圾分类工作向纵深推进的系统性思路：一方面，通过分片包干压实责任，实现督导工作常态化、精细化；另一方面，强化服务意识，将指导帮扶置于监管之前，帮助经营主体理解政策、掌握方法，减少执行中的困惑与阻力。目前，该项工作已覆盖辖区数十家各类经营单位，有效提升了商业区域的分类参与率与准确率。
素社街道的实践证明，做好垃圾分类离不开每一家商户的参与。这种“分片包干、上门服务”的方式，把指导做在前头、服务落到实处，让商户从“要我做”变成“我要做”，真正形成了共同参与、共建美好环境的新格局。（广州市海珠区素社街道供稿供图）【李鑫】