大模型推动人工智能领域的分布式训练技术升级。飞桨框架3.0引入自动并行技术，简化开发流程，降低成本，支持多种并行策略，提升训练性能。开发者通过少量代码即可实现高效的分布式训练，显著提高开发效率和模型性能。

飞桨框架3.0正式发布，兼容2.0版本，支持大模型开发。新特性如自动并行、训推一体和高阶微分，提升了训练效率和性能，助力产业智能化转型，简化开发流程，降低大模型开发门槛，推动算法创新与应用。

飞桨PaddlePaddle 3.0版本发布，提升训练效率与性能，支持大模型开发与推理。新特性包括自动并行、高阶自动微分等，简化开发流程，降低成本，助力产业智能化转型。

飞桨框架3.0发布，提供动静统一、训推一体、自动并行、自动优化、广泛硬件适配等五大新特性。框架设计目标是简化深度学习技术的创新与应用，提供开发体验和性能优化。架构包括表示层、调度层、算子层和适配层，支持PIR、神经网络编译器自动优化和动静统一自动并行等功能。飞桨3.0-Beta版本已开放给开发者使用。