通过深入飞桨源码，他不仅攻克了动转静的核心原理，更做出了一项小小的技术突破——在基于抽象语法树（AST）的转写方案中，成功支持了自定义Python算子，而这是当时许多竞品方案未能做到的。从一名对开源世界满怀好奇的新人，到深入飞桨框架源码的核心贡献者，再到顺利斩获百度飞桨团队的实习offer，陆琦在GLCC的舞台上，用短短几个月时间，完成了一次华丽的技术蜕变。GLCC的飞桨课题为他打开了通往开源世界

点击左上方蓝字关注我们【飞桨开发者说】韩霖，PPDE飞桨开发者技术专家，吉林大学计算机科学与技术学院，主要研究医学影像方向。项目背景近年来，快速发展的深度学习技术已经渗透进了各行各业，医...

决赛中，“智慧思明·一网统管”等三支基于文心&飞桨技术的团队夺得赛道冠军，充分展现了AI技术在政务办公与城市精细化管理中的实战价值。飞桨星河社区持续涌现创新性极强的AI项目，覆盖了智能金融、多模态大模型应用、行业解决方案、智能硬件、教育、医疗、科研等多个领域，这些项目相互启发推动了更多高质量内容的产生。聚焦金融地址匹配任务，基于ERNIE-4.5-21B-A3B-Base模型开展部署调用与SFT微

该体系是国内首个通过国家网信办备案的央企装备制造业行业大模型，已孵化 “斫轮・风驰、九章、轩构、轩知、轩鉴” 等专业场景模型，通过全生命周期赋能轨道装备智能化升级，在智能行车、智能服务、智能运维等方面优化，提升装备数智化水平与旅客出行体验。以百度飞桨文心为基础，围绕业务全流程、管理全覆盖、客户全周期、产业全领域、行业全生态，端到端贯穿装备制造业产业链、供应链和创新链，构建起中车五高五全的“斫轮”

文字识别（Optical Character Recognition，OCR）作为AI领域发展较成熟的一种技术方向，已经在各种产业场景得到落地应用。除了文档电子化、卡证识别等典型的应用场景，还存在大量长尾场景，如工业场景的PCB文字识别、电表识别等。由于训练数据分布问题，通用OCR能力一般无法直接在长尾场景达到满意的效果，而一套通用的OCR能力经过微调往往能够在垂类场景中获得显著的性能提升。OCR

点击左上方蓝字关注我们【飞桨开发者说】孙飘宇：OPPO软件工程师，毕业于中南大学，第十四届全国大学生智能汽车竞赛一等奖。项目简介本项目搭建的表情识别系统，是包含了多门学科知识的深度学习应...

你还在头疼于经典模型的复现吗？不知何处可以得到全面可参照的Benchmark？为了让开发者可以快速复现顶尖的精度和超高的性能，NVIDIA与飞桨团队合作开发了基于ResNet50的模型示例，并将持续开发更多的基于NLP和CV等领域的经典模型，后续陆续发布的模型有BERT、PP-OCR、PP-YOLO等，欢迎持续关注。深度学习模型是什么？深度学习包括训练和推理两个环节。训练是指通过大数据训练出一个复

在这个教程中，为了不让大家陷入复杂的技术细节，方便掌握Seq2Seq架构模型的核心思想，我们将使用PaddlePaddle 3.2，从零开始，指导大家亲手打造一个不带有Attention机制的经典Seq2Seq模型(Vanilla Seq2Seq)，实现中英机器翻译！：聚集信贷亲访标准化，基于ERNIE-4.5-300B-A47B，从0到1地对亲访记录进行结构化重构，构建“数据采集-特征提取-规则

沐曦致力于为异构计算提供安全可靠的GPU芯片及解决方案，打造全栈GPU芯片产品，推出曦思N系列GPU用于智算推理，曦云C系列GPU用于通用计算，以及曦彩G系列GPU用于图形渲染，满足“高能效”及“高通用性”的算力需求。沐曦产品均采用完全自主研发的GPU IP，拥有完全自主的指令集和架构，配以兼容主流GPU生态的完整软件栈（MXMACA），具备高能效和高通用性的天然优势，能够为客户构建软硬件一体的全

在“边学边练”板块，星河社区正式推出面向开发者的技术实战专栏「星河实战派」，围绕大模型、Agent与开发工具等热门方向，持续输出可复现、可上手、可落地的实践内容。3月18日，PaddleOCR 面向开发者与生态伙伴发起IP形象征集活动，邀请社区共同定义项目官方形象。，星河社区还将围绕Agent、Tools、Skills、模型能力接入与工程实践等方向，持续推出更多高质量实战内容，帮助更多开发者把前沿