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盘古大模型5.0是华为在AI领域的一项重要创新成果，它在全系列、多模态、强思维三个方面实现了全面升级，并已经在多个行业和场景中得到了广泛应用和验证。随着技术的不断发展和应用的不断深入，盘古大模型将继续为各行各业的智能化升级和数字化转型提供有力支持。

盘古大模型5.0已经在多个行业和场景中得到了应用，如政务、金融、制造、医药研发、煤矿、钢铁、铁路、自动驾驶、工业设计、建筑设计、气象等领域。通过不断的技术创新和应用落地，盘古大模型正在推动这些行业的智能化升级和数字化转型。

盘古大模型5.0将思维链技术与策略搜索技术深度结合，极大提升了数学能力、复杂任务规划能力。

这种强思维能力使得盘古大模型能够在复杂场景中进行高效、精准的决策和规划，成为行业助手的关键。

盘古大模型5.0能够更好更精准地理解物理世界，包括文本、图片、视频、雷达、红外、遥感等更多模态。

在生成方面，盘古5.0可以生成符合物理世界规律的多模态内容，如通过AI技术将实拍视频转换为不同风格的高清动漫，或者在视频生成中保持大运动轨迹的视觉效果和角色面貌特征的一致性。

盘古大模型5.0包含了不同参数规格的模型，以适配不同的业务场景。这些模型包括十亿级、百亿级、千亿级、万亿级等不同参数规模，提供了盘古自然语言大模型、多模态大模型、视觉大模型、预测大模型、科学计算大模型等多种类型。

不同类型的模型可以应用于不同的场景，如盘古E系列适用于手机、PC等端侧的智能应用，盘古P系列适用于低时延、低成本的推理场景，盘古U系列适用于处理复杂任务，成为企业通用大模型的底座，盘古S系列则是处理跨领域多任务的超级大模型。

多模态能力的提升具体体现在哪些方面？ 盘古大模型5.0在理解和生成多模态信息时，相比之前的版本有哪些显著的优势和改进？这些改进是如何实现的？

盘古大模型5.0在自动驾驶、工业设计、建筑设计、具身智能、媒体生产和应用、高铁、钢铁、气象等领域有哪些具体的创新应用和落地实践？

盘古大模型5.0如何将思维链技术与策略搜索技术深度结合，以提升数学能力、复杂任务规划能力以及工具调用能力？

盘古大模型5.0在理解物理世界的多模态数据（如文本、图片、视频、雷达、红外、遥感等）方面有哪些具体的技术创新？

能否详细介绍一下盘古大模型5.0中不同参数规格的模型（如Pangu E系列、Pangu P系列、Pangu U系列、Pangu S系列）的具体参数设置？