股价表现 - 2025年8月26日收盘价197.23元，较前一交易日下跌12.87元 [1] - 当日开盘价203.18元，最高价203.90元，最低价196.80元 [1] - 成交量57.92万手，成交金额115.72亿元 [1] 资金流向 - 8月26日主力资金净流出6.16亿元，占流通市值比例0.13% [1] - 近五个交易日累计净流入2690.26万元，占流通市值比例0.01% [1] 公司业务 - 主营业务为研发、设计和销售应用于服务器、工作站的高端处理器 [1] - 产品包括海光通用处理器和海光协处理器 [1] - 产品主要应用于云计算、大数据处理、人工智能等领域 [1] 行业地位 - 2024年中国加速芯片市场规模超过270万张，本土品牌出货量占比达30% [1] - 公司采用GPGPU技术路线，产品适配DeepSeek模型生态 [1] - 腾讯在业绩说明会上表示将考虑采用海光等国产厂商的推理芯片满足算力需求 [1]

公司战略与技术创新 - 公司将继续坚定自主技术创新，满足客户不同需求，巩固和提升市场地位和竞争优势 [1] - 公司致力于为产业升级、行业发展提供坚实的计算核心，同时为股东创造良好回报，为社会贡献有益价值 [1] 产品性能与商业化应用 - 深算二号已实现商业化应用，覆盖大数据处理、人工智能、商业计算等领域 [1] - 深算二号具备全精度浮点数据和各种常见整型数据计算能力 [1] - 深算二号性能相对于深算一号提升100%以上 [1]

核心观点 - 两位清华校友通过设计自我迭代验证流程和提示词优化，使Gemini 2.5 Pro在IMO题目解答中达到金牌水平 [1][4][6] - 基础大模型已具备解决复杂数学推理问题的能力，但需要特定提示词和迭代验证才能充分发挥潜力 [6][7][9] - 该方法突破了单次生成中有限推理预算和初始答案错误的局限性，将LLM潜在能力转化为严谨数学证明 [24] 技术方法 - 采用通用提示词+迭代验证流程，包括初始解决方案生成、自我改进、验证解决方案、审查错误报告、纠正改进解决方案和最终接受/拒绝解决方案六个步骤 [16][17] - 使用Gemini 2.5 Pro作为求解器和验证器，分别采用差异化提示词设计 [16][18] - 验证器模拟IMO评分专家，将问题分为关键错误和论证缺口两类，通过多次迭代降低误判影响 [19][20] - 实验选择IMO 2025题目以避免训练数据污染，设置温度值0.1减少随机错误 [20] 实验结果 - Gemini 2.5 Pro在IMO 6道题目中完成5道，其中前两道题目生成有提示和无提示两种解决方案 [23] - 未解决的第六题因验证器未能区分求解器输出的假阳性答案细节 [24][40] - 使用提示后模型一次独立实验即可解决题目，未使用时思维发散且可能需要多次实验 [39] - 不同题目需要的tokens数在300k到5000k之间，计算时间最快10分钟/题 [38] 模型对比 - Gemini 2.5 Pro在IMO测试中准确率31.55%，成本$431.97，显著高于其他模型 [9] - 对比模型表现：o3(high)准确率16.67%，o4-mini(high)14.29%，Grok 4 11.90%，DeepSeek-R1-0528 6.85% [9] - 研究人员预计使用Grok 4、OpenAI-o系列或多智能体系统可能产生更强数学能力 [25] 研究团队 - 黄溢辰：加州大学伯克利分校物理学博士，曾任职微软AI研究员，研究方向包括量子物理学和机器学习 [28][31] - 杨林：加州大学洛杉矶分校副教授，研究重点为强化学习、机器学习和优化理论，曾获亚马逊教授奖等荣誉 [33][35] - 团队证明学术界利用有限资源也能做出与大厂同等重要的成果 [36][43]