文章核心观点 公司购买比特币及相关证券衍生品，将现金储备用于衍生品和前沿技术开发，在加密货币领域进一步探索实践，其投资决策和战略规划或为行业提供借鉴 [1][5] 公司投资情况 - 公司购买了高达2亿美元的比特币及加密货币相关证券衍生品 [1] - 公司计划将3.03亿美元现金储备用于衍生品和前沿领域技术开发 [1] - 购买的比特币及衍生品将纳入资本储备战略，增强财务稳定性和长期增长潜力 [2] - 分配的2亿美元主要用于投资有市场影响力和增长潜力的比特币等加密货币及相关证券衍生品 [3] 公司财务状况 - 截至2月28日，公司累计股息达813万美元 [1][3] - 公司目前持有约3.03亿美元现金储备 [3] 公司技术突破 - 公司在量子系统研究和大规模DeepSeek集成方面取得重大突破，为加密货币投资和业务扩张提供支持 [4] 公司业务服务 - 公司为全球客户提供领先的全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案等 [6] - 公司提供全息数字孪生技术服务，并建立了专有资源库 [6] 行业发展情况 - 随着加密货币市场持续增长，越来越多企业进入该领域 [5]

公司技术突破 - 公司深入研究缩放定律并取得独特发现，为7B和67B两种常用开源配置的大模型缩放提供关键支持 [1] - 公司发现全新平衡机制，可根据模型具体需求和计算资源限制动态调整参数与数据量比例，避免传统方法的性能瓶颈，实现不同规模的高效缩放 [2][3] - 公司确定一系列可优化大语言模型缩放的关键因素，打破传统理解局限，为不同规模的高效模型缩放提供新方向 [3] 公司项目进展 - Deepseek LLM项目以缩放定律为指导，专注开源语言模型长期发展，通过技术创新和社区协作构建有影响力的开源语言模型生态系统，注重模型性能、可解释性、安全性和可持续发展 [4] - 公司为支持Deepseek LLM预训练阶段开发大规模数据集，覆盖多领域和语言，经精心挑选和预处理，可增强模型泛化能力和性能 [5] - 公司对Deepseek LLM Base模型进行优化改进，采用监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO）两种关键技术，使模型在各项基准测试中表现出色 [6] 公司影响与业务 - 公司在大语言模型缩放技术上的突破及Deepseek LLM项目的推出可促进开源社区繁荣发展，为各行业带来新机遇和变革，如在智能客服、智能写作和智能翻译等领域提升工作效率和服务质量 [7] - 公司致力于为全球客户提供领先的全息技术服务，包括高精度全息激光雷达（LiDAR）解决方案、独家全息LiDAR点云算法架构设计等，还提供全息数字孪生技术服务并建立专有资源库 [9]

文章核心观点 公司投资开发量子区块链技术，核心算法为基于比特币区块链的量子非对称共识链算法，计划投入不超2亿美元用于相关领域，该技术有诸多优势且意义重大，未来将持续优化并拓展应用场景 [1][10] 技术研发与投资 - 公司投资开发量子区块链技术，核心是基于比特币区块链的量子非对称共识链算法 [1][2][10] - 公司计划投入不超2亿美元用于比特币相关前沿技术领域的衍生品和技术开发，并将成果纳入资金使用策略 [1][10] 技术优势 算法集成优势 - 量子非对称共识链算法实现量子技术与区块链有机集成，利用量子签名技术增强传统加密算法安全性，抵御量子计算对传统区块链技术的威胁，提升系统安全性和去中心化程度 [3] 权益共识优势 - 公司技术在权益共识方面与传统不同，无需节点挖矿，消除算力竞争，增加系统去中心化程度，让持权益参与者参与共识过程 [4] - 在权益证明机制中，挖矿非必要条件，持权益用户通过权益证明参与共识过程并生成新块，保证系统公平性 [5] - 系统采用公平投票机制，基于委托权益证明共识算法，用户通过委托权益生成块，按持权益投票，使共识过程更公平 [6] 网络架构优势 - 系统采用分布式账本和点对点网络，节点可独立验证和存储交易信息，不依赖中心化服务器，确保系统安全可靠 [7] - 无挖矿过程，奖励机制更公平，用户按持权益获得生成新块权利并获相应奖励 [7] 技术意义与前景 技术意义 - 技术融合比特币区块链结构与量子技术安全，为量子计算时代创建稳定数字交易平台，填补传统区块链系统在量子计算威胁下的空白，为数字社会提供高效基础设施 [8] 发展规划 - 公司将继续优化生态系统，拓展应用场景，为用户、企业和社会创建安全、透明、去中心化的数字交易环境，推动数字社会可持续发展 [9] 未来展望 - 公司将吸收新量子技术成果，改进量子非对称共识链算法，提升系统性能和安全性，适应量子计算环境并抵御潜在风险 [11] - 量子区块链技术有望超越数字货币领域，与金融、供应链、医疗等行业深度融合，为行业数字化转型提供基础设施，开启数字经济新时代 [11] 公司业务 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计、突破性全息成像解决方案等，还提供全息数字孪生技术服务并建立资源库 [12]

文章核心观点 公司宣布通过DeepSeek开源模型对堆叠稀疏自编码器进行深度优化，为异常检测技术注入新活力并提供高效解决方案 [1] 数据预处理 - 公司在数据预处理阶段收集的行为数据含多特征，为消除特征间维度影响、提高模型训练有效性，采用归一化处理方法 [2] - 归一化将数据缩放到特定范围，避免某些特征因值范围大主导模型训练，在检测项目中提高了训练效率，为后续特征提取奠定基础，使处理后的数据更符合深度学习模型输入要求 [3] 模型输入与优化 - 数据预处理完成后，将处理后的数据输入堆叠稀疏自编码器模型，该模型由多个自编码器层组成，每层负责提取不同层次特征，公司利用DeepSeek模型动态调整稀疏约束强度和方式，使自编码器每层学习的特征稀疏且具代表性 [4] - 公司利用DeepSeek模型对堆叠稀疏自编码器进行创新优化，采用贪婪逐层训练方法，先训练自编码器下层学习输入数据基本特征，再将下层输出作为上层输入继续训练，逐层提取更深特征，增强模型表达能力，且每层受稀疏约束 [5] 模型训练策略 - 公司用DeepSeek模型训练的堆叠稀疏自编码器在输入数据中添加噪声，采用去噪训练方法，使模型学习更鲁棒的特征表示，提高模型在真实场景中面对噪声数据时的异常检测准确性和鲁棒性 [6] - 公司在训练过程中应用Dropout正则化技术，随机丢弃部分神经元，避免模型过拟合，使模型学习更通用和鲁棒的特征表示 [7] DeepSeek模型优势 - DeepSeek模型采用分布式计算框架，将训练任务分配到多个计算节点并行执行，缩短训练时间、提高训练效率，采用预训练+微调策略可加速模型收敛、提高性能，为优化堆叠稀疏自编码器提供全面支持 [8][9] 公司业务范围 - 公司致力于为全球客户提供领先的全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计、突破性全息成像解决方案、全息激光雷达传感器芯片设计、全息车辆智能视觉技术，为客户提供可靠的全息高级驾驶辅助系统，还提供全息数字孪生技术服务并建立了专有资源库 [10]

文章核心观点 公司引入DeepSeek模型在数字模拟量子计算领域取得重大突破，解决传统数字模拟方法瓶颈，为量子算法设计优化提供新工具思路，加速量子计算从实验室走向工业应用，对科研和产业应用影响深远 [1][10][11] 分组1：量子计算现状与挑战 - 量子计算利用量子比特特性实现特定问题计算加速，但硬件实现面临技术挑战，数字模拟量子计算成研究开发量子算法重要工具 [2] - 数字模拟量子计算用经典计算机模拟量子系统，随系统规模增大，模拟所需计算资源呈指数增长，模拟大规模量子系统困难 [3] - 量子系统状态由波函数描述，含n个量子比特的系统波函数规模为2^n，直接模拟大规模量子系统极难 [4] 分组2：公司技术突破 - 公司通过DeepSeek模型优化数字模拟量子计算算法，自动学习张量网络结构和参数，处理大规模量子系统时将计算资源消耗降低超50% [5][8] - 公司利用DeepSeek模型深度学习技术提高数字模拟量子计算准确性，优化算法使模拟精度提升超30%，处理复杂量子系统表现出色 [9] - 公司用DeepSeek模型和深度学习技术优化张量网络构建和更新过程，利用神经网络自动学习结构和参数，降低计算资源消耗并确保模拟精度 [5] - 公司开发“量子张量网络神经网络”（QTNNN）新型神经网络架构，由多层含多个量子张量节点组成，节点按特定方式互连形成复杂网络结构 [6] - DeepSeek模型训练分预训练和微调两阶段，预训练用大量量子系统数据学习张量网络基本结构和参数，微调针对特定量子系统优化，提高模拟准确性和效率 [7] 分组3：技术突破意义 - 公司引入DeepSeek模型的突破标志量子计算研究与深度学习技术深度融合，为量子算法设计优化提供新工具思路，加速量子化学等领域研究 [10][11] - 从技术实现看，公司利用DeepSeek模型和QTNNN架构将深度学习与量子系统模拟成功结合，降低计算资源消耗、提高模拟准确性，加速量子计算技术实际应用 [12] - 公司技术突破在量子计算领域意义重大，对科研和产业应用影响深远，为科研提供强大工具，为产业带来新机遇，促进全球科技合作创新 [13] 分组4：公司业务介绍 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计等，还提供全息数字孪生技术服务并建立资源库 [14]

文章核心观点 公司计划调用最多2亿美元购买比特币或其他数字货币及其相关证券衍生品并纳入资本储备策略，这有助于增强公司在数字货币领域实践能力，促进前沿技术与数字货币应用融合，提升整体资产质量和风险承受能力，为未来业务拓展、转型和升级创造机会 [1][7] 公司计划 - 公司计划调用最多2亿美元用于购买比特币或其他有市场影响力和增长潜力的数字货币及其相关证券衍生品，并将这些资产纳入资本储备策略 [1][2] 公司现状 - 公司目前现金储备约2.57亿美元 [2] 计划目的 - 购买比特币或数字货币衍生品是公司在数字货币领域探索实践的重要举措，可让公司深入了解数字货币市场运行机制、价格波动和投资策略，为未来业务拓展和资本运作积累经验 [3] - 投资计划与公司推广全息AI和量子计算等数字货币综合应用的愿景紧密相连，有助于把握数字货币市场发展机遇，促进前沿技术与数字货币深度融合，增强公司在该领域核心竞争力 [4][5] 未来展望 - 公司将密切关注数字货币市场波动和发展趋势，积极研究更多潜在数字货币资产及其衍生品，加强与合作伙伴沟通协作，共同推动数字货币市场健康、稳定和可持续发展 [6] 公司业务 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计、突破性全息成像解决方案、全息激光雷达传感器芯片设计和全息车辆智能视觉技术等，还提供全息数字孪生技术服务并建立了专有资源库 [9]

文章核心观点 MicroCloud Hologram公司宣布集成DeepSeek大模型API应用取得重大技术突破，提升全息数字人GPT的智能交互能力，改善用户体验，未来将继续研发全息技术推动AI发展 [1][3][9] 技术突破 - 公司宣布集成DeepSeek大模型API应用，为用户提供更自然无缝交互体验和更主动服务，推动全息数字人技术发展和AI对话系统人性化 [1] DeepSeek大模型API特点 - 基于Transformer架构，经大量语料数据预训练和微调，具备强大语言理解和生成能力 [2] - 支持对话生成和完成，广泛应用于文本生成、问答系统和文本摘要等领域，表现出色且应用前景广阔 [2] 集成目的 - 提升全息数字人GPT的智能交互能力，使其更准确理解用户意图并提供精确有价值信息 [3] 技术实现 - 对DeepSeek API进行深度定制和优化，调整接口参数和配置，实现与大模型无缝集成，确保信息准确传输和高效处理 [4] - 引入先进语义理解技术，结合大模型语义分析能力，使全息数字人GPT更深入理解用户输入文本，识别关键信息和意图，提供准确响应和贴心服务 [5] - 利用大模型强大生成能力，让全息数字人GPT具备更丰富表达能力，可根据用户需求生成高质量文本内容 [6] 安全隐私保护 - 采用先进加密技术和严格数据访问控制机制，确保用户数据安全和保密 [7] - 建立完善的错误处理和日志系统，快速定位和解决问题 [7] 集成效果与规划 - 全息数字人GPT在交互体验和服务质量上显著提升，用户可享受更自然无缝对话体验，获得及时准确响应和贴心服务 [8] - 计划将全息数字人GPT技术应用于更多领域和行业，为更多用户提供智能便捷服务 [8] 公司业务 - 致力于为全球客户提供领先全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家算法架构设计、突破性全息成像解决方案等 [11] - 提供全息数字孪生技术服务，建立了专有全息数字孪生技术资源库 [11]

文章核心观点 - 微云全息公司宣布采用DeepSeek R1模型用于全息AI应用，以提升技术实力，为用户提供更好体验，推动公司和全息AI应用发展 [1][6][7] 公司业务 - 公司是技术服务提供商，为全球客户提供领先全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计等，还提供全息数字孪生技术服务并建立了相关资源库 [1][8] DeepSeek R1模型优势 - 通过多阶段循环训练方法增强大模型深度思考能力，在数学、代码和自然语言推理等任务上表现出色 [2] - 强化学习取得突破，能在无大量标记数据情况下通过自我博弈和进化自发学习复杂推理策略 [2] 采用原因及计划 - 因DeepSeek R1在推理能力和自主学习方面的优势，公司选择其作为全息AI应用基础 [3] - 计划将其集成到全息数字内容生成和交互系统，利用其推理能力优化全息图像生成过程，更准确捕捉和重建3D对象信息以生成更逼真详细的全息图像 [4] - DeepSeek R1的开源特性为公司提供协作和创新机会，公司可基于其开源代码进行二次开发和定制以满足不同需求 [5] 未来展望 - 采用DeepSeek R1是公司技术升级重要一步，未来将继续增加在AI和全息技术领域的研发投入，推出更多创新实用产品和服务 [6] - 随着计划推进，有望看到更逼真、生动和智能的全息数字内容，为生活和工作带来便利和乐趣，也为公司和全息AI应用发展注入动力 [7]

文章核心观点 公司在量子系统研究上取得重大突破，其创新研究方法和先进技术为量子系统发展应用奠定基础，未来有望在量子领域发挥重要作用 [1][6] 量子系统研究突破 - 公司提出通过与检测场相互作用研究量子比特逻辑状态和物理相互作用参数值的特性，成功制备适用于量子系统研究的检测场 [1] 量子轨迹模拟方法 - 公司采用量子轨迹模拟方法，通过模拟随机测量记录获取大量数据，清晰呈现量子系统状态的条件演化，助于准确掌握量子系统变化规律 [2] - 模拟过程为确定量子系统初始状态和检测场参数，计算相互作用过程，获取并处理分析量子系统状态数据，最后基于结果进一步研究优化 [3] 分析方法特点 - 公司分析方法适用于不同测量策略和任意输入量子态的检测场脉冲，具有广泛适用性 [4] 计量优势 - 公司通过确定性计算平均判别误差理论下限，验证其方法在测量精度上的优越性，平均判别误差理论下限低于平均推断误差 [5] 公司业务范围 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计等，还提供全息数字孪生技术服务并建立相关资源库 [7]

文章核心观点 公司提出将Wasserstein距离扩展到量子态的新理论，为量子态研究分析提供新视角和工具，其研究为量子信息科学和量子物理学发展注入新活力，未来将继续深入研究该领域 [1][7] 量子态Wasserstein距离理论创新 - 公司将经典概率分布中的Wasserstein距离概念创新扩展到量子态领域，量子态描述和操作比经典概率分布更复杂，该方法是重大创新 [1][2] - 揭示量子态传输计划与量子通道的自然对应关系，使量子信息传输过程可从物理操作角度理解，为量子通信和计算等应用优化奠定理论基础 [3] 理论证明及应用意义 - 证明修改后的三角不等式，其有效性丰富量子态Wasserstein距离理论框架，可用于量子纠错码设计，评估量子信息传输误差和失真，设计更高效可靠纠错方案 [4] - 证明量子态与其自身距离与量子态流形上的Wigner - Yanase度量密切相关，揭示两者内在联系，为从几何角度研究量子态提供新方法，支持量子信息处理和计算优化 [5] - 发现半经典极限下，提出的量子态Wasserstein距离可恢复为经典Wasserstein距离，揭示两者内在联系，为量子与经典技术结合提供理论支持，促进量子技术应用发展 [6] 公司业务范围 - 公司致力于为全球客户提供领先全息技术服务，包括高精度全息激光雷达解决方案、独家全息激光雷达点云算法架构设计、突破性全息成像解决方案等 [8] - 提供全息数字孪生技术服务，建立专有全息数字孪生技术资源库，利用多种技术以3D全息形式捕捉形状和物体 [9]