FlashRAG-Paddle是基于飞桨框架的检索增强生成工具包，具备组件化设计、36个基准数据集和9种算法，支持高效的模型测试与验证，提升推理性能，推动AI技术的自主创新与国产化。

源2.0大模型已与百度PaddleNLP适配，用户可通过PaddleNLP快速调用进行语义、数学、推理等任务，并可用特定数据集微调。PaddleNLP支持高效训练和多硬件适配，相关代码已开源。

大二学生李一林利用AIGC技术开发了“诗语灵伴”项目，结合语音克隆、大模型和Live2D技术，创造可交互的数字人，旨在用现代科技赋予传统诗词新活力。

飞桨（PaddlePaddle）推出PaddleMIX和PaddleNLP，旨在为大模型开发提供高效工具。开发者可参与体验并撰写项目文档，优质项目将获奖励和认证。PaddleMIX支持多模态应用，PaddleNLP专注于大语言模型，均具备高性能和易用性。

近年来，预训练语言模型已逐渐成为NLP任务的主流解决方案。但是在业务场景中，往往会遇到标注数据不足的问题，如何利用少量样本将模型快速迭代至可用状态成为了必要的研究方向。近期，PaddleNLP团队开源了AutoPrompt方案，基于开源的文心ERNIE预训练语言模型 ，结合了领域预训练和自动化提示学习技术，以291M参数量的模型在小样本权威学习榜单FewCLUE排名第一。FewCLUE榜单排名（截...