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@@ -109,11 +109,9 @@ PaddleHub还提供图像分类、语义模型、视频分类、图像生成、
 
 通过Fine-tune API，只需要少量代码即可完成深度学习模型在自然语言处理和计算机视觉场景下的迁移学习。
 
-* Demo合集
+* [Demo示例](./demo)提供丰富的Fine-tune API的使用代码，包括[文本分类](./demo/text_classification)、[序列标注](./demo/sequence_labeling)、[多标签分类](./demo/multi_label_classification)、[图像分类](./demo/image_classification)、[检索式问答任务](./demo/qa_classification)、[回归任务](./demo/regression)、[句子语义相似度计算](./demo/sentence_similarity)、[阅读理解任务](./demo/reading_comprehension)等场景的模型迁移示例。
 
-PaddleHub提供了使用Fine-tune API和预训练模型完成[文本分类](./demo/text_classification)、[序列标注](./demo/sequence_labeling)、[多标签分类](./demo/multi_label_classification)、[图像分类](./demo/image_classification)、[检索式问答任务](./demo/qa_classification)、[回归任务](./demo/regression)、[句子语义相似度计算](./demo/sentence_similarity)、[阅读理解任务](./demo/reading_comprehension)等迁移任务的示例，更多教程请参见[demo](./demo)。
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-* PaddleHub还提供基于AI Studio平台的教程合集，可以使用免费GPU算力进行在线体验。 [教程合集地址](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/231146)
+* 如需在线快速体验，请点击[PaddleHub教程合集](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/231146)，可使用AI Studio平台提供的GPU算力进行快速尝试。
 
 更多Fine-tune API的使用教程可参考：