Update README.md

README.md

@@ -102,6 +102,10 @@ PaddleHub如何完成迁移学习，详情参考[wiki教程](https://github.com/
 
 PaddleHub如何自定义迁移任务，详情参考[wiki教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/wiki/PaddleHub:-%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89Task)
 
+如何使用PaddleHub超参优化功能[autofinetune使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/tutorial/autofinetune.md)
+
+如何使用PaddleHub“端到端地”完成文本相似度计算[word2vce使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/tutorial/sentence_sim.ipynb)
+
 ## FAQ
 
 **Q:** 利用PaddleHub ernie/bert进行Finetune时，运行出错并提示`paddle.fluid.core_avx.EnforceNotMet: Input ShapeTensor cannot be found in Op reshape2`等信息
@@ -148,32 +152,4 @@ print(res)
 
 ## 更新历史
 
-### PaddleHub v1.1.1
-
-* PaddleHub支持离线运行
-* 修复python2安装PaddleHub失败问题
-
-### PaddleHub v1.1.0
-
-* PaddleHub 新增 ERNIE 2.0
-
-### PaddleHub v1.0.1
-
-* 安装模型时自动选择与paddlepaddle版本适配的模型
-
-### PaddleHub v1.0.0
-
-* 全新发布[PaddleHub官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/hub)，易用性全面提升
-* 新增29个预训练模型，覆盖文本、图像、视频三大领域；目前官方提供40个预训练模型
-* Fine-tune API升级，灵活性与性能全面提升
-
-### PaddleHub v0.5.0
-
-正式发布PaddleHub预训练模型管理工具，旨在帮助用户更高效的管理模型并开展迁移学习的工作。
-
-* 预训练模型管理: 通过hub命令行可完成PaddlePaddle生态的预训练模型下载、搜索、版本管理等功能。
-
-* 命令行一键使用: 无需代码，通过命令行即可直接使用预训练模型进行预测，快速调研训练模型效果。
-                目前版本支持以下模型：词法分析LAC；情感分析Senta；目标检测SSD；图像分类ResNet, MobileNet, NASNet等。
-
-* 迁移学习: 提供了基于预训练模型的Finetune API，用户通过少量代码即可完成迁移学习，包括BERT/ERNIE文本分类、序列标注、图像分类迁移等。
+详情参考[更新历史](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/develop/RELEASE.md)