diff --git a/基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/赛题说明.md b/基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/赛题说明.md
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--- a/基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/赛题说明.md	
+++ b/基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/赛题说明.md	
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 本赛题旨在提升国产 GPU 平台（如沐曦 MACA 平台）上的大模型推理核心算子性能，通过使用或构建 AI Agent / Skill 工作流，在国产 GPU（MACA 软件栈）上完成大模型推理核心算子库的迁移适配与性能突破。
 
-### 环境准备
 
-#### 开发环境设置
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-1. **在沐曦开发者社区领取算力券**
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-   * 领取链接：[https://developer.metax-tech.com/activities/6](https://developer.metax-tech.com/activities/6)
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-     *   登录平台
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-     ![platform login](https://origin.picgo.net/2026/06/04/platform-login626620122b08424d.png)
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-     *   首次登录需要先进行注册（使用邮箱或者手机号进行注册）
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-     ![platform registration](https://origin.picgo.net/2026/06/04/platform-registrationdb267074af39bf4c.png)
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-     *   登录成功后进行第二步-邮箱验证，填入自己的邮箱。
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-     ![email verification](https://origin.picgo.net/2026/06/04/email-verificationc3f391bb747318e0.png)
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-     *   第三步，提交申请。
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-     ![submit application](https://origin.picgo.net/2026/06/04/submit-application3bf7ac4724e13ae8.png)
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-     *   获得兑换码
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-   ![get redeem code](https://origin.picgo.net/2026/06/04/get-redeem-code3f6a20e5f9cbbd38.png)
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-2. **在模力方舟平台兑换算力券**
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-   *   平台链接：[https://ai.gitee.com/](https://ai.gitee.com/)
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-   *   1.登录模力方舟平台
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-   ![ai.gitee login](https://origin.picgo.net/2026/06/04/ai.gitee-login7d9fe2b5e35e3a92.png)
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-   *   2.进入费用中心 - 算力券 ， 点击右上角“兑换”
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-   ![redeem compute voucher](https://origin.picgo.net/2026/06/04/redeem-compute-voucher0eb15e2f3f9b7bbd.png)
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-3. **租用算力**
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-   *   模力方舟算力市场链接：https://ai.gitee.com/compute
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-   *   选择沐曦芯片厂商，并根据项目要求选择相应的配置。
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-   ![rent compute](https://origin.picgo.net/2026/06/04/rent-compute1197cc6d884ce429.png)
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-4. **创建实例**
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-专属镜像文件：
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-![create instance1](https://origin.picgo.net/2026/06/04/create-instance10ab33dd1b7e14727.png)
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-![create instance2](https://origin.picgo.net/2026/06/04/create-instance23666efb720fefa60.png)
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-![create instance3](https://origin.picgo.net/2026/06/04/create-instance3f18b4323644d3447.png)
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-  进入算力容器，刚创建的实例默认开机状态，点击工具-lab开始项目创作。
 
 ## 二、任务方向
 
@@ -221,9 +163,9 @@ flashInfer 将分页 KV Cache 视作一个**块稀疏矩阵**，并巧妙地
 
    2.  **`kv_layout`**：输入 K/V 张量的显存布局格式，可以是 `NHD` 或 `HND`。默认 **`'NHD'`**
 *   NHD：`(seq_len, num_heads, head_dim)`
-       
+    
 *   HND：`(num_heads, seq_len, head_dim)`
-       
+    
 3.  **`backend`**：底层实现引擎。可选值包括 `auto`、`fa2`、`fa3`、`cudnn`、`cutlass` 或 `cute-dsl`，默认值为 `auto`。系统会根据显卡架构自动选择最优后端。其中 `cute-dsl` 是专为最新一代 Blackwell 架构（如 SM100+ 系列）准备的算子。
    
 4.  **`jit_args`** & **`jit_kwargs`**：用于即时编译（JIT, Just-In-Time）的参数列表和字典参数。如果提供，框架将会在运行时动态编译底层算子（手动实现算子）；否则，直接使用预编译好的默认算子。
@@ -454,7 +396,11 @@ run(q: Tensor, paged_kv_cache: Tensor | Tuple[Tensor, Tensor], *args, q_scale: f
 
         *   一个 5D 张量，形状为：`[max_num_pages, 2, page_size, num_kv_heads, head_dim]`，如果 `kv_layout` 是 `NHD`，以及 `[max_num_pages, 2, num_kv_heads, page_size, head_dim]`，如果 `kv_layout` 是 `HND`。其中 `paged_kv_cache[:, 0]` 是 key 缓存，`paged_kv_cache[:, 1]` 是 value 缓存
 
-教程链接：<a href="https://gitlink.org.cn/metax-maca/op_optimization/tree/master/%E5%9F%BA%E4%BA%8EAI%20Agent%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%8C%83%E5%BC%8F%E7%9A%84%E5%9B%BD%E4%BA%A7GPU%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86%E7%AE%97%E5%AD%90%E5%BA%93%E4%BC%98%E5%8C%96/FlashInfer%20%E8%BF%81%E7%A7%BB%20Baseline%20%E5%AE%9E%E6%88%98.md">FlashInfer 迁移 Baseline 实战</a>
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+#### 教程链接：
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+<a href="https://gitlink.org.cn/metax-maca/op_optimization/tree/master/%E5%9F%BA%E4%BA%8EAI%20Agent%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%8C%83%E5%BC%8F%E7%9A%84%E5%9B%BD%E4%BA%A7GPU%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86%E7%AE%97%E5%AD%90%E5%BA%93%E4%BC%98%E5%8C%96/FlashInfer%20%E8%BF%81%E7%A7%BB%20Baseline%20%E5%AE%9E%E6%88%98.md">FlashInfer 迁移 Baseline 实战</a>
 
 ### Track 2：FlashAttention 关键算子迁移与优化
 
@@ -705,4 +651,8 @@ MoE 的主要优势体现在预训练和训练阶段的算力效率上，但在
 
 INT8 量化是一种用于减少模型大小和计算复杂度的方法，特别是在深度学习模型中。它通过将浮点数（通常是 FP32）转换为 8 位整数 (INT 8)，从而减少内存使用和提高计算效率。
 
-教程链接：<a href="https://gitlink.org.cn/metax-maca/op_optimization/tree/master/%E5%9F%BA%E4%BA%8EAI%20Agent%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%8C%83%E5%BC%8F%E7%9A%84%E5%9B%BD%E4%BA%A7GPU%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86%E7%AE%97%E5%AD%90%E5%BA%93%E4%BC%98%E5%8C%96/Fused%20MoE%20Baseline%E5%85%A5%E9%97%A8%EF%BC%9A%E5%BF%AB%E9%80%9F%E8%B7%91%E9%80%9A%E6%9C%80%E5%B0%8F%E9%97%AD%E7%8E%AF%E6%95%99%E7%A8%8B.md">Fused MoE Baseline 入门：快速跑通最小闭环教程</a>
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+#### 教程链接：
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+<a href="https://gitlink.org.cn/metax-maca/op_optimization/tree/master/%E5%9F%BA%E4%BA%8EAI%20Agent%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%8C%83%E5%BC%8F%E7%9A%84%E5%9B%BD%E4%BA%A7GPU%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86%E7%AE%97%E5%AD%90%E5%BA%93%E4%BC%98%E5%8C%96/Fused%20MoE%20Baseline%E5%85%A5%E9%97%A8%EF%BC%9A%E5%BF%AB%E9%80%9F%E8%B7%91%E9%80%9A%E6%9C%80%E5%B0%8F%E9%97%AD%E7%8E%AF%E6%95%99%E7%A8%8B.md">Fused MoE Baseline 入门：快速跑通最小闭环教程</a>