豆包2.0推出原生Agent架构，实现从被动问答到主动执行的跨越式发展。该架构具备自主任务拆解、多角色协同和端到端闭环交付能力，支持200万Token上下文窗口和99.2%零样本工具调用准确率。通过3行代码即可完成全链路开发，实测2分17秒自动生成1200+行代码、32个单元测试及相关文档。企业还可自定义安全审计等Agent角色，满足合规需求。这一创新不仅大幅提升开发效率，更将程序员角色转变为&q

在深度学习模型部署中，算子融合（Operator Fusion）是提升执行效率、降低内存占用的关键优化手段。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）开源项目中的仓库（）提供了一套轻量级、解耦式的自动融合框架，其核心在于一套基于规则与成本模型的融合决策算法。该算法不仅支持传统 element-wise 融合，还能处理复杂的控制流、动态 shape

随着大模型推理对计算效率和内存占用提出更高要求，模型压缩技术已成为 AI 工程落地的关键环节。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）生态中的（Ascend Model Compression Toolkit）作为一款专为 AI 处理器亲和设计的模型压缩工具包，不仅支持低比特量化、张量分解等先进压缩算法，还提供了完整的端到端部署验证流程与容错回退

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本文聚焦 C++ vector 核心技术，拆解三大关键问题：详解 vector 模拟实现的底层逻辑与核心函数编写，分析 memcpy 浅拷贝在 vector 场景中的隐患及解决办法，梳理迭代器失效的常见场景与规避技巧，为开发者提供实用技术参考。

本文介绍了C++标准库中的map容器，它是一种基于键值对（key-value）的有序关联容器。map通过平衡二叉搜索树（如红黑树）实现，保证元素按键升序排列且键唯一。文章详细讲解了map的基本概念、特点和使用方法，包括构造方式、迭代器遍历、插入数据（insert）、查找（find/count）和删除（erase）等核心操作。同时介绍了pair类的作用，它用于存储map中的键值对，便于数据访问和管理

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