1) 自回归统一建模的原生多模态大模型

- 以统一的建模框架同时覆盖语言、图像、视频和音频等模态，实现原生的多模态理解与生成能力。通过引入针对多环境多任务的强化学习奖励信号，提升并发和响应效率，扩展应用场景。

2) 大模型训练全流程高效容错技术

- 构建完备的软硬件容错与故障自动召回机制，采用全场景故障定位与零损失训练快照等方法，显著提高训练稳定性与效率。已在大规模训练任务中实现高效恢复和资源利用率提升。

3) 剧本驱动的高说服力数字人技术mile米乐

- 打造可控、高表达力的数字人生产方案，融合多模协同、超拟真嘴型驱动、智能剧本创作与AI大脑自主决策等能力，推动数字人向高质量、低成本、广泛场景化的普惠化发展。典型场景包括高互动直播与商业转化。

4) 基于多智能体协同的AI搜索引擎

- 以四层智能体架构（感知、规划、执行、生成）实现“理解–推理–执行–生成”的完整信息处理流程，动态适配单轮查询到复杂推理的多场景需求。已在搜索与助手产品中落地，显著提升问题拆解、多模态呈现与个性化满足能力，并对外提供生态赋能。

5) 蒸汽机(文心专精)音视频一体化生成大模型技术

- 全球首个中文音视频一体化生成模型，基于自回归扩散和有声训练等核心技术，支持分钟级多人音视频生成与交互。通过高效训推优化与工程化改进，显著降低成本并提升画质与运镜控制，广泛赋能商业内容生产与视频生态。

6) 从芯片到集群的跨层级训推一体AI基建系统性技术

- 打造覆盖芯片到集群的端到端AI基建体系，包含超节点架构、自研互联、存储与网络的协同优化，以及全链路智能运维。实现带宽、单卡性能、存储容量与网络延迟等方面的显著提升，支持大规模集群的故障自愈与高效训练。

7) 兼容端到端轨迹方案的自动驾驶横纵联合控制技术

- 基于横纵耦合动力学的线性时变模型预测控制，实现在横向与纵向的协同控制下更稳定的车辆运动，降低对上游数据的依赖，提升安全性与乘坐舒适性。适配端到端轨迹方案，推动自动驾驶在全球化场景中的落地应用。

8) 信息流端到端内容理解与序列生成技术

- 打破传统推荐系统中内容理解与分发之间的割裂，提出端到端多模态理解与生成的自增强闭环。通过融合多模态语义对齐与动态量化，提升对内容资源的理解与个性化生成能力，推动信息流、地图、电商等场景的全面落地与效果提升。

9) 飞桨科学计算高效求解技术

- 以科学计算为核心，结合算子拆分、高阶自动微分、符号推理与神经网络编译等方法，实现高效求解微分方程的能力。相比传统方法与常用框架，具有显著提速，并在多家科研机构与产业平台中落地应用，支持“AI for Science”等创新场景。

10) 基于智能体的自进化应用生成技术

- 以大模型和强化学习为核心，构建需求模型、代码模型、创意模型三重自进化学习体系，通过自然语言理解用户需求、自动代码生成并在持续反馈中自主优化。形成端到端的自我提升能力，显著降低无代码开发成本与时间，并实现高效的跨应用协同与演进。

总结与展望

这些前沿技术共同汇聚成强劲的AI发展势能，推动多模态、跨智能体协同、大规模训练与数字人等领域的快速落地与扩张。未来将继续聚焦核心技术突破、自主知识产权积累与产业化应用，助力加速行业数字化转型与科技自立自强，为各行各业带来更广泛的创新机遇。