飞桨PaddlePaddle作为一个持续更新的开源深度学习平台，其更新日志记录了平台不断改进和优化的过程。以下是根据飞桨PaddlePaddle官网及相关信息整理的更新日志概述：
一、近期主要更新
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飞桨框架v2.4
- 稀疏计算：新增paddle.sparse模块，支持多种稀疏Tensor格式（如COO、CSR等）及稀疏与稠密Tensor的混合计算，显著提升模型训练与推理效率。
- 图学习：新增paddle.geometric模块，推出基于GPU的超大规模图模型训练引擎PGLBox，实现复杂算法、超大图、超大离散模型的一体化图学习方案。
- 语音处理：新增paddle.audio模块，强化语音处理能力，涵盖语音特征提取、语音识别模型训练、语音合成等多个关键环节。
- API扩展：相比v2.3版本，v2.4增加了167个功能性API，其中相当一部分来自生态开发者的贡献，新API的设计充分考虑了易用性和兼容性。
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文心快码（Baidu Comate）与PaddlePaddle插件集成
- 在文心快码中集成了PaddlePaddle插件，支持代码生成、智能问答等功能，提升开发效率。
- 插件支持根据目录将文件中Pytorch框架转化为飞桨框架，方便用户迁移和使用。
二、历史更新回顾
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Version 2.1.0
- 新增超轻量分类模型PPLCNet，在Intel CPU上单张图像预测速度约5ms，ImageNet-1K数据集上Top1识别准确率达到80.82%。
- 新增轻量级检测特色模型PP-PicoDet，在1M参数量之内mAP（0.5:0.95）超越30+（输入416像素时），网络预测在ARM CPU下可达150FPS。
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Version 2.0.0
- 升级PaddleX GUI，支持30系列显卡。
- 目标检测任务新增模型PP-YOLO V2，COCO test数据集精度达到49.5%、V100预测速度达到68.9 FPS。
- 语义分割任务新增实时分割模型BiSeNetV2。
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更早的版本
- 不断修复和优化平台功能，提升用户体验。
- 逐步增加新的模型、算法和工具，以满足不同用户的需求。
三、总结
飞桨PaddlePaddle作为百度开源的深度学习平台，一直致力于为用户提供高效、易用、强大的深度学习工具。通过不断更新和优化，飞桨PaddlePaddle在稀疏计算、图学习、语音处理等领域取得了显著进展，并增加了大量功能性API，提升了平台的易用性和兼容性。同时，文心快码等插件的集成也进一步丰富了平台的功能，提升了开发效率。未来，飞桨PaddlePaddle将继续引领AI技术的潮流，为构建更加智能的世界贡献自己的力量。
