本文介绍了PaddleX的新版本，它提供了强大大小模型结合的工具如PP-ChatOCRv2和PP-TSv2，解决了OCR和时序预测的难题。大模型半监督学习工具降低了数据标注成本，40+高精度模型库扩展了应用场景。低代码工具箱和双平台支持简化了开发流程，旨在提升AI开发效率并实现人人成为AI开发者的目标。
小A是一名刚刚毕业的算法工程师，有一天，他被老板安排了一个活，要对一批合同扫描件进行自动化信息抽取，输出结构化的分析报表。OCR问题不大，但是怎么进行批量的结构化信息抽取呢？小A陷入了苦苦思索…
小B是一名项目经理，最近他接手了一个紧急的AI项目，客户提供的数据很多，但是标注的样本很少，很难达到客户要求的精度指标。而如果大量标注数据，时间上根本来不及。deadline一天天临近，小B整天愁眉苦脸…
小C是一家小型AI服务提供商的老板，长期做项目下来，他总觉得需要沉淀一套标准化的工具，快速应对多种多样的场景需求，尤其要满足多种复杂环境的模型部署，但公司的研发力量被项目缠身，陷入了恶性循环。小C一筹莫展…
俗话说的好，方法总比困难多，新版本的PaddleX有望解决小A、小B和小C的燃眉之急！
转眼间，距离飞桨AI套件PaddleX的正式发布Run in PaddleX！四步搞定10+任务场景36个精选产业模型开发与部署！已经过去了两个月。两个月期间，PaddleX团队快速响应AI落地的新需求、新功能，以期能在今天新内容发布中给大家交一个满意的答卷！接下来，就让我们看一看PaddleX都带来了什么新内容吧！
四大更新内容速览
强大的大小模型结合特色工具
- PP-ChatOCRv2： PP-OCR与文心一言强强结合，支持1.5万+大字库，解决生僻字、多页pdf、表格识别等难题，无需训练即可在20+场景实现关键信息抽取平均准确率80%以上。
- PP-TSv2： 支持时序预测和时序异常检测任务。在用电负荷预测、预测性维护等多场景任务自适应寻优！电力场景预测误差降低20%以上，设备异常检测场景召回率提升5%。
- 大模型半监督学习工具： 借助少量有标注数据和大量无标注数据，大大提升模型的精度；在分类、检测、OCR识别3类任务的17个模型上，实现小模型精度提升10%～26%。
40+精选产业高精度模型库
新增RT-DETR-H、TimesNet_AD、PP-HGNetv2-B4等8个精选模型，扩充时序分类、时序异常检测等任务。PaddleX目前已覆盖目标检测、图像分割、3D、
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