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视频生成的“自适应压缩”技术。它不再死板地给每一秒视频分配同样的存储空间，而是智能地让简单的风景画少占地，复杂的动作戏多占资源，从而在不牺牲画质的情况下，让 AI 生成视频更快、更省算力。

为机器人和 AR 设备量身定制的“流式视觉大脑”。它能将杂乱的视频流实时转化为结构化的数据，帮助机器人在动态环境中认出物体、理解深度并做出准确的行动决策。

实现视频理解“零等待”的推理方案。它让 AI 在视频播放的同时同步思考，而不是等视频看完再想半天。这种设计让 AI 在实时对话分析和超长视频监控中既聪明又反应迅速。

一种具备“实时空间记忆”的模型。它能一边看视频一边更新自己的内部状态，记住走廊的布局、物体的相对方位。相比传统模型，它在处理几十分钟的长视频时内存占用极低，且不会忘记早前的细节。

为画图模型植入“思考过程”。让 AI 在画图或解逻辑题前，先在“脑子”里进行多步内部推理，而不是直接给出答案。这种机制让 AI 能够解决走迷宫、解数独等高难度空间逻辑挑战。

一种超长视频深度解析技术。它可以为视频中的每一帧画面精准计算物体的远近距离。最厉害的是，它能保证长视频里深度的数值不会忽大忽小，非常适合自动驾驶导航和电影级别的视频后期制作。

这是一个针对 AI 训练环境的自动开发方案。通过自动化工具，开发者可以快速制造出支持成千上万个实例同时运行的游戏或模拟器环境。这大大缩短了训练“游戏高手”AI 所需的环境搭建时间。

一种无需重新训练的模型加速技术。它发现 AI 在写一句话的过程中，其“注意力”其实是很固定的，不需要每产生一个字都去翻阅整本“参考书”。通过大部分时间只读一小部分核心缓存（快步），仅在必要时查阅全文（慢步），显著提升了处理长文档和复杂推理的速度。

一种新型的 AI 微调方法。传统的训练方式容易让 AI 在实际使用时因为前面的小错导致后面“满盘皆输”，EBFT 通过让 AI 练习“对齐特征”来解决这个问题。它比传统的强化学习训练更简单、更稳健，能显著提升写代码和翻译的准确性。

优化 AI “专注力”计算的方案。它发现 AI 模型的每一层其实在“看”哪里这件事上都在“抄作业”。通过只让其中几层费力计算注意力位置，剩下的层直接复用，在保证模型“智商”不掉线的情况下，极大地提高了处理长信息的效率。