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回望2023年，飞桨在开发套件能力基础上，充分结合大模型能力，正式在飞桨星河社区上线发布了低代码开发工具PaddleX，实现AI应用开发效果和效率的大幅提升。产品通过提供图形界面开发模式，将复杂的编程任务简化为简单易用的界面操作，进一步降低了AI技术的使用门槛。目前PaddleX已汇聚了40余个产业级精选模型，覆盖10大主流AI任务，支持云端和本地端离线使用。

随着23年渐渐远去

我们迎来了充满希望的全新篇章

值此辞旧迎新之际

PaddleX特为广大用户送上一份厚礼！

2月10日-3月10日

在飞桨星河社区创建并运行模型产线

完成云端全流程开发

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PaddleX特色回顾

低代码开发工具PaddleX是面向国内外主流AI硬件的飞桨精选模型一站式开发工具，覆盖工业、能源、金融、交通、教育等全行业，针对特定任务场景，结合大模型，提供特色模型产线，支持图形化开发，本地端部署，适配多硬件，立足具体场景应用，助力企业数智化转型。

PaddleX四大核心优势

特色模型产线介绍

尽管AI技术发展迅速，但很多真实的业务场景中，还是面临着精度不达标、效率太慢、泛化性太差、成本太高等一系列的问题。针对这样的现状，飞桨官方立足于场景难题，积极创新，结合前沿的大模型技术，推出了若干效果惊艳的特色模型产线，有望加速AI技术在复杂场景的落地。

通用文本图像智能分析产线

通用文本图像智能分析产线 (PP-ChatOCRv2) 是一个融合了LLM大模型和OCR技术，用于进行通用文本图像智能分析的利器。覆盖20+高频应用场景，支持5种文本图像智能分析能力和部署，包括通用场景关键信息抽取（快递单、营业执照和机动车行驶证等）、复杂文档场景关键信息抽取（解决生僻字、特殊标点、多页pdf、表格等难点问题）、通用OCR、文档场景专用OCR、通用表格识别。此外针对垂类业务场景，也支持模型训练、微调和Prompt优化。目前，已有用户通过微调文字识别模型、优化信息提取指令、组合成适当的prompt等优化策略，实现了多页PDF合同扫描件的关键信息抽取，关键字段高精度识别抽取准确率稳定超越98%。当前，该技术已经赋能其核心客户，辅助风控提效80%，节省人力5人。同时，在财务发票处理、海关报关单据处理、医疗诊断单据分析等诸多领域，该产品也展现出了卓越的机打票据识别与关键信息抽取能力，实现了广泛的应用落地。

大模型半监督学习

大模型半监督学习产线是 PaddleX 推出的一类特色模型训练产线，其特点是用户可以借助少量有标注数据和大量无标注数据大大提升模型的精度，从而大幅度减少人工迭代模型的成本和标注数据的成本。目前已覆盖图像分类、目标检测、文本识别三类任务。目前已有客户使用大模型半监督学习产线-DET进行模型训练应用于电梯遮挡物检测，充分挖掘无标注数据中的信息，进一步提高模型的精度，PicoDet_s模型精度涨幅超5个点，RT-DETR-H模型超3个点。最终获得的PicoDet_s在精度和速度方面均领先直接训练的YOLOv8_l，获得的RT-DETR_H获得91%超高精度效果。

多模型融合时序分析

多模型融合时序分析产线（PP-TSv2）是PaddleX推出的兼容时序预测和时序异常检测两大场景任务的模型训练产线。其特点是针对不同任务场景，能够自适应的选择和集成模型，提升任务的精度。该产线同时具有数据的划分，预处理去重等功能，支持离线和服务化部署。用户可以根据自己的需求场景选择时序预测或异常检测任务，训练模型后进行部署，便捷易用。目前该特色产线已在能源行业相关客户场景中实现落地应用。

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