Update release note for v2.3.0

README.md

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 ## 简介
 
-PaddleSlim是一个专注于深度学习模型压缩的工具库，提供**剪裁、量化、蒸馏、和模型结构搜索**等模型压缩策略，帮助用户快速实现模型的小型化。
+PaddleSlim是一个专注于深度学习模型压缩的工具库，提供**低比特量化、知识蒸馏、稀疏化和模型结构搜索**等模型压缩策略，帮助用户快速实现模型的小型化。
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+## 产品动态
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+- 🔥 **2022.05.23: 发布v2.3.0版本**
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+  - 发布自动压缩功能
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+    - 支持代码无感知压缩：用户只需提供推理模型文件和数据，既可进行离线量化（PTQ）、量化训练（QAT）、稀疏训练等压缩任务
+    - 支持自动策略选择，根据任务特点和部署环境特性：自动搜索合适的离线量化方法,自动搜索最佳的压缩策略组合方式
+    - 提供了自然语言处理、图像语义分割、图像目标检测三个方向的自动压缩示例
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+  - 升级量化功能
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+    - 统一量化模型格式
+    - 离线量化支持while op
+    - 新增7种离线量化方法, 包括HIST, AVG, EMD, Bias Correction, AdaRound等
+    - 修复BERT大模型量化训练过慢的问题
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+  - 支持半结构化稀疏训练
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+  - 新增延时预估工具
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+    - 支持预估指定模型在特定部署环境下 (ARM CPU + Paddle Lite) 的推理性能
+    - 提供部署环境自动扩展工具，可以自动增加在更多 ARM CPU 设备上的预估工具
+    - 支持对稀疏化模型、低比特量化模型的性能预估
+    - 提供 SD625、SD710、RK3288 芯片 + Paddle Lite 的预估接口
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+- **2021.11.15: 发布v2.2.0版本**
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+  - 支持动态图离线量化功能.
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+- **2021.5.20: 发布V2.1.0版本**
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+  - 扩展离线量化方法
+  - 新增非结构化稀疏
+  - 增强剪枝功能
+  - 修复OFA功能若干bug
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+- **2021.2.5: 发布V2.0.0版本**
+  - 新增支持动态图
+  - 新增OFA压缩功能
+  - 优化剪枝功能
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+- **2020.9.16: 发布V1.2.0版本**
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+  - 新增PACT量化训练功能
+  - 新增DML(互蒸馏功能)
+  - 修复部分剪裁bug，加强对depthwise_conv2d的剪裁能力
+  - 优化剪裁和量化API的易用性和灵活性
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+更多信息请参考：[release note](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/releases)
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 ## 版本对齐
 
@@ -17,7 +70,9 @@ PaddleSlim是一个专注于深度学习模型压缩的工具库，提供**剪
 | 1.2.0         | 2.0Beta/RC     |       2.8     |
 | 2.0.0         | 2.0            |       2.8     |
 | 2.1.0         | 2.1.0          |       2.8     |
-| 2.1.1         | 2.1.1          |       >=2.8     |
+| 2.1.1         | 2.1.1          |       >=2.8   |
+| 2.3.0         | 2.3.0          |       >=2.11  |
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 ## 安装
@@ -29,16 +84,9 @@ pip install paddleslim -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
 
 安装指定版本：
 ```bash
-pip install paddleslim==2.1.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
+pip install paddleslim==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
 ```
 
-## 最近更新
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-2021.5.20： 发布V2.1.0版本，扩展离线量化方法，新增非结构化稀疏，增强剪枝功能，修复OFA功能若干bug。
-2021.2.5： 发布V2.0.0版本，新增支持动态图，新增OFA压缩功能，优化剪枝功能。
-2020.9.16:  发布V1.2.0版本，新增PACT量化训练功能，新增DML(互蒸馏功能)，修复部分剪裁bug，加强对depthwise_conv2d的剪裁能力，优化剪裁和量化API的易用性和灵活性。
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-更多信息请参考：[release note](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/releases)
 
 ## 功能概览