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問請問截止今天3月24日周一收盤，貴公司股東人數多少，謝謝: 答您好，感謝您的關注！根據中國證券登記結算有限責任公司最新下發(fā)的股東名冊，截至2025年3月31日，公司合并普通賬戶和融資融券信用賬戶后的股東總數為62,860名。謝謝

問我是貴公司一名股東，只要公司能夠給股東持續(xù)創(chuàng)造價值，公司營業(yè)額和現金利潤能夠持續(xù)改善持續(xù)增長，我會一直持股到未來數十年，2020年我首次持股貴公司至今已5年，中途增持多次現持市值百萬以上；股價從10元漲到20元，股東人數從3萬增加到6萬，龍虎榜出現多家機構大額賣出，大股東不愿長期持股，請問公司是否會查原因，市值管理有何規(guī)劃，以吸引大機構把資金長期投資貴公司，讓大機構物有所值: 答您好，感謝您的關注！近期，公司未收到持股5%以上大股東減持通知。公司始終高度重視市值管理工作，自公司上市以來，每年堅持現金分紅，與投資者共享經營成果。未來，公司將繼續(xù)做好經營管理工作，努力提升經營業(yè)績，同時，通過業(yè)績說明會、路演與反路演、投資者熱線、互動易等多種方式加強與資本市場的溝通交流，增進投資者對公司戰(zhàn)略和業(yè)務的理解，提振投資者信心。謝謝！

問能介紹一下新開普的食品安全監(jiān)管管理系統(tǒng)嗎？在校園食品安全方面是否已經實際應用？謝謝: 答您好，感謝您的關注！關于公司食品安全監(jiān)測管理系統(tǒng)的介紹，請您參考上一問題回復，公司相關產品方案已經在華東交通大學等客戶上線使用。謝謝！

問貴公司在校園食品安全方面有何具體業(yè)務？: 答您好，感謝您的關注！公司在原有智慧餐廳設備的基礎上為客戶建設校園食安及供應鏈統(tǒng)一監(jiān)管平臺。在具體業(yè)務層面，通過全面部署AI行為監(jiān)測、智能晨檢設備、智能留樣裝置、智慧云溯源秤等一系列先進的智能化設備，推動經營許可亮證亮照的規(guī)范化管理、食品安全信息的透明公示，以及監(jiān)管體系的智能化升級，確保了從生產到消費的每一個食品安全環(huán)節(jié)均可實現全程追溯與可視化監(jiān)控，真正讓食品安全管理有據可查、有跡可循。同時收集后廚各流程的感知數據為平臺提供決策依據，實現全鏈智慧食安協管，提高管理水平。謝謝！

問您好。咨詢兩個問題：一，當前deepseek的迅速普及給包括教育在內的各大領域和行業(yè)帶來了多方面的變革和創(chuàng)新。請問，公司合作的各大高校在接受和擁抱智慧校園AI產品、解決方案等方面積極性如何？二，新聞顯示，目前北京南京青島等多所中小學紛紛接入deepseek大模型，積極推進校園人工智能應用。咱公司之前教育領域的業(yè)務是以各大高校為主，請問未來是否有計劃面向全國中小學拓展AI智慧校園的業(yè)務。謝謝: 答您好，感謝您的關注！當前高校對AI+校園生活服務、校務管理等業(yè)務的需求較高。公司在中職、普教行業(yè)提供數字化校園一卡通整體解決方案，我們會根據客戶需求對AI+業(yè)務進行布局和拓展！

問可以介紹一下公司的星工場智能體創(chuàng)新開發(fā)平臺嗎: 答您好，感謝您的關注！星工場智能體創(chuàng)新開發(fā)平臺是一款面向校園場景的AI應用創(chuàng)新工具，以“開箱即用、敏捷創(chuàng)新”為核心，為高校提供預置式AI工具與自主開發(fā)雙模式支持。平臺通過“智能體+工作流”雙引擎賦能場景創(chuàng)新，基于模塊化組件快速構建選課、報銷、實習指導等20+領域AI助手，依托可視化編排工具零代碼搭建文檔生成、智能填表等輕量應用，破解AI落地難題，打造教學、管理、服務全域智能生態(tài)，推動校園效率與體驗升級。謝謝！

問你好，之前公司提到公司的星普大模型，準備參加行業(yè)測試，請問測試進展如何？: 答您好，感謝您的關注！目前公司星普大模型尚處于持續(xù)訓練及迭代升級階段。后續(xù)公司會根據產品自身和業(yè)務拓展等情況規(guī)劃行業(yè)測試事項。謝謝！

問董秘你好請問截止2025年3月份最新1期的股東戶數是多少請問截止董秘回復的前一日收盤的股東戶數是多少謝謝回復: 答您好，感謝您的關注！截至2025年3月20日，公司合并普通賬戶和融資融券信用賬戶后的股東總數為78,781名。謝謝！

問請問公司向媒體表示自研的星普大模型，通過SFT RL（監(jiān)督微調強化學習）的訓練技術，在內部測評驗證中，實現了與DeepSeek-R1相近的智能推理效果，而算力消耗僅約為其1/20，這數據是真實的嗎？: 答您好，感謝您的關注！數據是通過公司內部測試得出的真實數據。目前公司訓練模型的主要目的是賦能校園服務與管理場景下的智能助手，不聚焦通用場景。文中實驗主要是圍繞著智能助手在校園答疑、信息化服務、數據洞察等具體應用場景下的特定使用方式進行的，訓練語料數量和種類小于通用模型所需，模型使用方式和通用場景之間也不直接具備可比性。公司在小參數量模型上所復現的長思維鏈生成能力是一個成功的初步探索，表明小模型也可以生成具有邏輯連貫性的長思維鏈，這為小模型在校園場景落地打下了很好的基礎。當前公司所復現的長思維鏈小模型在通用性、邏輯深度、以及魯棒性等方面，當然與滿血版 DeepSeek-R1 的表現存在差距。此外，算力消耗是指推理階段的算力消耗，不是指訓練階段的算力消耗。請廣大投資者注意投資風險。謝謝！

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