得益于強大技術團隊坐鎮，公司開發出了獨有的“量子穩定子啟發算法”，能夠大幅提高最優解的運算速度和精度，夯實技術護城河。傳統最大割問題的啟發式算法分為兩類，一類是邊收縮算法（ 劣汰），通過不斷收縮邊來簡化圖結構，但可能因收縮方向錯誤導致次優解；另一類是差分式邊收縮算法（ 優勝），嘗試反向操作以彌補缺陷，但效果有限目依賴收縮方向。公司提出了獨創的穩定子算法，通過量子力學中的穩定子態理論，消除了收縮方向的影響，同時保留了兩者的優勢。這種合合使得算法在保持高效的同時，顯著降低了陷入局部最優的風險。在與現有算法的比較中，穩定子算法表現出了顯著的優勢。在一些旅行商問題實例圖的求解上，穩定子方法遠勝于 SahniGonzalez 系列算法，甚至能夠媲美目前可能最強大的經典算法 Goemans-Wiliamson。同時，穩定子算法大幅提升了運算速度，可以輕松應用于具有數千節點且權重為任意實數值的圖上。