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LLM大模型、视觉大模型、多模态大模型、预测大模型和气象大模型。LLM大模型拥有超千亿参数，通过海量中文文本预训练和持续学习，可处理自然语言理解与生成任务。视觉大模型基于图像和视频数据训练，支持用少量样本微调即可完成图像分类、目标检测等任务，其视觉MOE版本还能生成多种类型的图像。多模态大模型融合语言和视觉信息，实现图像理解、图像生成、视频生成等跨模态应用。预测大模型采用triplet transformer统一架构，在预训练阶段学习跨领域通用知识，用户可利用自己的结构化数据对模型微调，用于量化预测事物发展趋势、状态类别等。气象大模型将人工智能与气象科学结合，构建高精度气象预报模型，辅助科研与产业应用。这些大模型可应用于数字员工、证件审核、智慧城市、智慧配煤、气象预报等场景。例如，在人社局事务处理中，多模态大模型能自动对电子材料进行合规性审查和智能分类，实现全过程智能化管理，减轻人工负担。在城市管理中，视觉大模型可分析海量监控视频，构建立体化感知体系。预测大模型还能为配煤生产提供最优比例建议。盘古大模型强调通过少量行业数据微调即可适配特定业务需求，降低AI应用门槛。