“飞浆”就是提供了一个深入学习的平台。深度学习框架承上启下，下接芯片、大型计算机系统，上承各种业务模型、行业应用，是智能时代的操作系统。并且，深度学习技术已经具备了很强的通用性，正在推动人工智能进入工业大生产阶段，呈现出标准化、自动化和模块化的特点。
百度深度学习技术平台部总监马艳军也在会上首次对外公布了PaddlePaddle全景图，而PaddlePaddle的中文名被百度敲定为“飞浆”。集核心框架、工具组件和服务平台为一体的端到端开源深度学习平台，囊括支持面向真实场景应用、达到工业级应用效果的模型，针对大规模数据场景的分布式训练能力、支持多种异构硬件的高速推理引擎等。
“飞浆”对NLP还是比较重视的，现代 NLP 领域的一个核心便是语言模型 ，可以说它无处不在，一方面它给 NLP 发展带来巨大推动，是多个领域的关键部分，但另一方面，成也萧何败也萧何，语言模型其实也限制了 NLP 发展，比如说在创新性生成式任务上，还有如何用语言模型获得双向信息。
神经网络的灵感来自于人体大脑结构,人在思考问题的时候,神经冲动就会在神经突触所连接的无数神经元中传递.据说成人大脑中有1000亿个神经元,比宇宙中星球的数量还多.我们的神经网络就是模拟用很多的节点来处理信息,不过神经网络和大脑还是有区别的,因为大脑的神经冲动传导的过程中不仅仅只有”是”和”非”,还有强弱,缓急之分.
百度飞桨文本生成产业级深度学习开源开放平台。文本生成是自然语言处理中一个重要的研究领域,具有广阔的应用前景。
百度将深度学习技术应用于语音识别、OCR等。
