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诀推理和问答。

还有一些其他的技术趋势值得关注：

1、模型压缩与优化：为了提升模型的效率和部署性能，模型压缩和优化技术得到了广泛研究，通过剪枝、量化等技术手段，可以在保持模型性能的同时降低其计算复杂度和存储需求。

2、自监督学习与无监督学习：这些技术可以充分利用无标签数据，提升模型的自我学习和适应能力，进一步增强模型的泛化能力。

3、跨模态技术：随着多媒体数据的增长，跨模态技术越来越受到关注，大模型可以更好地融合文本、图像、音频等多种模态的信息，实现更全面的理解和表达。

国内大模型最新技术在自然语言处理、计算机视觉和知识图谱等领域取得了重要突破和创新，这些技术将进一步推动人工智能的发展和应用。