幻方量化目前尚未上市，因此没有股票代码。以下是相关补充信息：
公司状态
幻方量化是一家专注于量化投资的私募基金公司，截至2024年1月，其仍处于未上市阶段。
关联上市公司
每日互动（SZ300766） ：与幻方量化存在股权关联，通过全资子公司“应景科技”持有约14.5%股权，但属于被动财务投资，不参与日常经营。
中国软件（600536.SH） ：近期回应称目前与幻方量化无业务合作计划，但未排除未来合作可能性。
四川双马（000935） ：明确否认与幻方量化存在直接合作关系。
其他关联信息
幻方量化与宁波幻方量化投资管理合伙企业（有限合伙）存在关联，但该企业成立于2016年，属于私募基金范畴。
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幻方量化目前并未上市，因此没有股票代码。它是一家专注于量化投资的私募基金公司，通过数学和人工智能技术进行投资决策。这种私募基金模式通常不需要通过公开市场融资，而是面向特定投资者募集资金。 幻方量化的创始人梁文锋曾明确表示，公司短期内没有上市计划，其面临的主要挑战是高端芯片的禁运问题，而非资金短缺。 尽管幻方量化未上市，但它与一些上市公司存在关联。例如，它与每日互动（股票代码
参股幻方量化的上市公司共有7家，具体如下： 深科达 幻方量化于2021年持股深科达10.41万股，占总股本0.13%，业务涵盖3C面板智能设备、半导体封测设备等。 东岳硅材 同样在2021年持股64.69万股，占总股本0.05%，专注于有机硅材料研发与生产。 海南矿业 2021年持股274.48万股，占总股本0.14%，业务覆盖铁矿石、石油、天然气及新能源领域。 万里马 2021年持股132
人工智能具备的专业能力主要包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术和数据科学等核心领域 。这些技术正在重塑各行各业，从医疗诊断到金融分析，从自动驾驶到智能客服，AI的应用范围不断扩大。以下是人工智能主要的专业方向： 机器学习 ：这是AI的核心技术，通过算法让计算机从数据中学习并做出预测或决策。包括监督学习、无监督学习和强化学习等多种方法，广泛应用于推荐系统、欺诈检测等领域。
人工智能的核心功能是让机器模拟人类智能，具备感知环境、学习推理、自主决策和创造性解决问题的能力 。其技术本质是通过算法和数据赋予机器类人化的认知与行动能力，从而替代或辅助人类完成复杂任务。 感知与交互 通过计算机视觉、语音识别等技术，机器能像人类一样“看”图像、“听”声音、“读”文字，甚至理解情感。例如，智能摄像头可实时分析交通流量，语音助手能自然对话。 学习与适应
DeepSeek的崛起引发美股震荡，英伟达市值一夜蒸发5890亿美元，整个纳斯达克科技股损失近两万亿美金。 DeepSeek的R1模型发布后，因训练成本低至560万美元且性能可比肩OpenAI的GPT-o1，直接冲击传统AI算力需求模式，导致英伟达股价暴跌17%，市值蒸发5890亿美元。这一事件不仅重创芯片巨头，还牵连台积电、博通等产业链公司股价齐跌，美股科技板块蒸发近两万亿市值
DeepSeek的崛起引发美股科技股巨震，短短一周内导致纳斯达克市值蒸发超1万亿美元，其中英伟达单周损失高达5520亿美元（约4万亿元人民币），成为最大“受害者”。 科技股集体崩盘 DeepSeek的AI模型性能对标OpenAI和Meta，引发市场对美国科技公司竞争力的担忧，纳斯达克100指数和欧洲Stoxx 600科技子指数合计蒸发约1.2万亿美元。英伟达、微软、博通等巨头市值缩水显著
美股涨跌对中国**的影响是复杂且多方面的。 市场情绪传导 情绪影响 ：美股作为全球最大的**之一，其涨跌会直接影响全球市场情绪。当美股上涨时，可能会提振全球市场信心，包括A**场，反之亦然。 风险偏好 ：美股上涨通常会提升全球投资者的风险偏好，这种乐观情绪可能会传导到A**场，增强国内投资者的信心。 资金流动 外资流入 ：美股的上涨可能会吸引更多的外资流入
DeepSeek因其强大的数据处理和预测能力，能在短期内显著影响**，但长期影响则取决于其技术发展、市场接受度及全球经济环境的变化。 短期影响 **活跃度提升 ：DeepSeek的出现提升了市场对中国AI产业及科技板块的信心，吸引更多资金流入，推高相关板块的活跃度。 冲击传统行业 ：其技术突破引发市场对传统行业（如芯片制造）的重新估值，导致部分行业股价剧烈波动，如英伟达等AI芯片龙头市值蒸发显著
DeepSeek凭借卓越性能与超低成本引发美股暴跌，关键在于其开源模型R1仅以560万美元训练成本实现媲美OpenAI o1正式版的性能，且应用登顶美国区苹果应用商店免费榜，动摇美科技巨头地位并重塑市场预期。 DeepSeek的强势技术表现直接冲击美国科技股估值 DeepSeek推出的开源模型R1以纯深度学习方法实现推理能力突破，在数学、代码生成等领域性能追平OpenAI
人工智能的基本构架主要包括数据层、算法层和应用层 三层。数据层负责采集和处理原始数据，算法层通过模型训练实现智能决策，应用层则将技术落地到具体场景中。这三层相互支撑，共同构成AI系统的完整框架。 数据层 作为AI系统的基石，数据层包含数据采集、清洗、存储等环节。通过传感器、数据库或网络爬虫获取多模态数据（如文本、图像、语音），经过标注和去噪处理后形成结构化数据集
人工智能产业生态的三层基本架构由基础层、技术层和应用层 构成，分别提供算力支撑、算法创新和场景落地 ，形成从硬件到服务的完整闭环。这一架构支撑了AI技术的快速迭代与商业化应用，是理解行业发展的核心框架。 基础层是AI生态的“地基”，包含芯片、云计算、大数据等基础设施。高性能GPU/TPU芯片 （如英伟达A100、华为昇腾）提供核心算力，云计算平台（如AWS
幻方量化基金号码是基金业协会对基金管理公司进行登记时赋予的唯一标识，用于区分不同公司及其产品。这些号码在基金管理中具有重要作用，包括基金产品的备案、信息披露和行业监管等。 1. 基金号码的组成与作用 基金号码通常由一串数字组成，每个数字都有特定的含义。例如，基金业协会登记编号的前两位代表公司注册地，后续数字则用于唯一标识每家基金管理公司。通过基金号码，投资者可以快速查询基金公司的基本信息
人工智能的体系框架主要包括基础层、技术层和应用层三大核心部分 ，分别对应支撑技术、算法模型和行业落地场景。 基础层 基础层是AI发展的“地基”，包括计算硬件（如GPU、TPU芯片）、数据资源（标注数据集）和云计算平台。高性能算力支撑复杂模型训练，海量数据为机器学习提供燃料，而云服务则降低了AI开发的门槛。 技术层 技术层聚焦核心算法与模型，涵盖机器学习、深度学习
人工智能框架的核心由基础架构层和算法库两部分组成 。基础架构层提供计算资源与开发环境支持，确保模型高效运行；算法库则集成机器学习与深度学习的核心模型，简化开发流程并提升效率。这两部分协同工作，成为构建AI应用的基石。 基础架构层是框架的“硬件基石”，涵盖云计算平台、分布式存储、硬件加速器（如GPU/TPU）等，为数据处理和模型训练提供稳定高效的计算能力。例如
DeepSeek-V3凭借低成本训练优势与多元化功能，在数学、编程、多语言处理等领域展现卓越应用价值，并推动AI技术普及。 DeepSeek-V3的核心用途集中于高效解决复杂任务。在数学领域 ，它可通过快速计算助力算法优化与数据分析，为科研人员提供实时结果，缩短研究周期；编程方面 ，其支持高质量代码生成与自动纠错，显著提升软件开发效率，降低错误率；在多语言处理
人工智能按能力分类主要分为以下三类： 弱人工智能（Narrow AI） 专注于特定任务或领域，如语音识别、图像分类等，具备在单一领域超越人类的能力，但缺乏跨领域智能和自我意识。当前大部分应用（如智能客服、推荐系统）属于此类。 强人工智能（General AI） 拥有与人类相当的综合智能，能理解、学习并解决各种问题，具备自主学习和自我意识。目前仍处于理论研究阶段，尚未实现。
