回望 2023 年，飛槳在開發套件能力基礎上，充分結合大模型能力，正式在飛槳星河社區上線發佈了低代碼開發工具 PaddleX，實現 AI 應用開發效果和效率的大幅提升。產品通過提供圖形界面開發模式，將複雜的編程任務簡化爲簡單易用的界面操作，進一步降低了 AI 技術的使用門檻。目前 PaddleX 已匯聚了 40 餘個產業級精選模型，覆蓋 10 大主流 AI 任務，支持雲端和本地端離線使用。
隨着 23 年漸漸遠去
我們迎來了充滿希望的全新篇章
值此辭舊迎新之際
PaddleX 特爲廣大用戶送上一份厚禮！
2 月 10 日-3 月 10 日
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PaddleX 特色回顧
低代碼開發工具 PaddleX 是面向國內外主流 AI 硬件的飛槳精選模型一站式開發工具，覆蓋工業、能源、金融、交通、教育等全行業，針對特定任務場景，結合大模型，提供特色模型產線，支持圖形化開發，本地端部署，適配多硬件，立足具體場景應用，助力企業數智化轉型。
PaddleX 四大核心優勢
特色模型產線介紹
儘管 AI 技術發展迅速，但很多真實的業務場景中，還是面臨着精度不達標、效率太慢、泛化性太差、成本太高等一系列的問題。針對這樣的現狀，飛槳官方立足於場景難題，積極創新，結合前沿的大模型技術，推出了若干效果驚豔的特色模型產線，有望加速 AI 技術在複雜場景的落地。
通用文本圖像智能分析產線
通用文本圖像智能分析產線 (PP-ChatOCRv2) 是一個融合了 LLM 大模型和 OCR 技術，用於進行通用文本圖像智能分析的利器。覆蓋 20+高頻應用場景，支持 5 種文本圖像智能分析能力和部署，包括通用場景關鍵信息抽取（快遞單、營業執照和機動車行駛證等）、複雜文檔場景關鍵信息抽取（解決生僻字、特殊標點、多頁 pdf、表格等難點問題）、通用 OCR、文檔場景專用 OCR、通用表格識別。此外針對垂類業務場景，也支持模型訓練、微調和 Prompt 優化。目前，已有用戶通過微調文字識別模型、優化信息提取指令、組合成適當的 prompt 等優化策略，實現了多頁 PDF 合同掃描件的關鍵信息抽取，關鍵字段高精度識別抽取準確率穩定超越 98%。當前，該技術已經賦能其核心客戶，輔助風控提效 80%，節省人力 5 人。同時，在財務發票處理、海關報關單據處理、醫療診斷單據分析等諸多領域，該產品也展現出了卓越的機打票據識別與關鍵信息抽取能力，實現了廣泛的應用落地。
大模型半監督學習
大模型半監督學習產線是 PaddleX 推出的一類特色模型訓練產線，其特點是用戶可以藉助少量有標註數據和大量無標註數據大大提升模型的精度，從而大幅度減少人工迭代模型的成本和標註數據的成本。目前已覆蓋圖像分類、目標檢測、文本識別三類任務。目前已有客戶使用大模型半監督學習產線-DET 進行模型訓練應用於電梯遮擋物檢測，充分挖掘無標註數據中的信息，進一步提高模型的精度，PicoDet_s 模型精度漲幅超 5 個點，RT-DETR-H 模型超 3 個點。最終獲得的 PicoDet_s 在精度和速度方面均領先直接訓練的 YOLOv8_l，獲得的 RT-DETR_H 獲得 91%超高精度效果。
多模型融合時序分析
多模型融合時序分析產線（PP-TSv2）是 PaddleX 推出的兼容時序預測和時序異常檢測兩大場景任務的模型訓練產線。其特點是針對不同任務場景，能夠自適應的選擇和集成模型，提升任務的精度。該產線同時具有數據的劃分，預處理去重等功能，支持離線和服務化部署。用戶可以根據自己的需求場景選擇時序預測或異常檢測任務，訓練模型後進行部署，便捷易用。目前該特色產線已在能源行業相關客戶場景中實現落地應用。
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