【愚公系列】《人工智能70年》042-数据科学崛起（造就神奇的数据科学）

深度研究框架 ByteDance DeerFlow

DeerFlow是字节跳动开源的多模态AI研究框架，集成了文本分析、代码执行、图像/音频合成等功能。其核心采用LangGraph构建的多代理系统，包含协调器、研究员、程序员等角色，支持从信息收集到报告生成的完整研究流程。项目已商业化部署至火山引擎，提供在线服务和技术文档生成等企业级应用。技术栈基于Python 3.12+和FastAPI，整合了LiteLLM、多种搜索引擎及私有知识库，具备模块化扩

云计算C++服务的内存分配器调优

类型感知分配：根据对象大小选择分配策略（<256B用内存池，>4KB用直接分配）高并发分配压力：单服务实例需处理每秒数万次内存请求，默认分配器成为瓶颈。内存碎片累积：长期运行后碎片率可达30%，导致分配延迟增加。AI预测分配：通过机器学习预测内存需求，预分配热点数据。安全隔离：内存分配器与机密计算结合，实现TEE内存隔离。内存绑定策略：通过numa_node控制内存分配位置。异构内存管理：结合PM