1、自然语言处理（NLP）大模型：

- 预训练大模型技术：通过大规模无监督或半监督的预训练，提升模型的泛化能力和效果，百度飞桨的ERNIE系列模型，通过持续的预训练和优化，实现了在自然语言理解、生成等任务上的突破。

- 上下文理解与生成：通过深度学习技术，模型可以更好地理解上下文信息，生成更符合语境的回复或文本内容。

- 跨语言处理能力：针对多语言场景，大模型可以提供跨语言的自然语言处理能力，如多语种翻译、跨语言问答等。

2、计算机视觉大模型：

- 大规模图像识别：通过深度学习和大规模数据集的训练，模型可以更准确地识别图像中的物体、场景和事件等。

- 图像生成与创作：利用生成对抗网络（GAN）等技术，模型可以生成逼真的图像内容，甚至可以进行艺术创作。

- 视频理解与生成：针对视频场景，大模型可以理解视频中的动作、场景变化等，并生成新的视频内容。

3、知识图谱大模型：

- 知识表示与推理：通过深度学习技术，模型可以更好地表示和推理知识图谱中的实体、关系和事件等。

- 问答系统与对话生成：基于知识图谱的大模型可以构建更智能的问答系统和对话生成系统，提供更准确、全面的信息回答。

- 跨领域知识融合：通过融合多个领域的知识图谱，大模型可以实现跨领域的知识推理和应用。

还有一些其他的技术趋势值得关注，如模型压缩与加速技术、端到端的模型训练与应用、多模态大模型等，这些技术都在不断提升大模型的性能和效率，推动着人工智能领域的发展。

需要注意的是，这些技术都是不断发展和演进的，新的技术和方法会不断涌现，建议关注相关领域的最新研究进展和行业动态，以获取更准确和全面的信息。