diff --git a/BMM算子优化分析_Release/MergeBatch_vs_IterBatch分析_v1.0.md b/BMM算子优化分析_Release/MergeBatch_vs_IterBatch分析_v1.0.md
index d12bb79..766c85a 100644
--- a/BMM算子优化分析_Release/MergeBatch_vs_IterBatch分析_v1.0.md
+++ b/BMM算子优化分析_Release/MergeBatch_vs_IterBatch分析_v1.0.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # MergeBatch vs IterBatch：BMM 小 tile 场景的两种实现路径分析
 
-> 目标芯片：昇腾 950PR（DAV_3510）。理论分析基于《BMM 算子优化分析 v0.96》，源码参考 [cann-ops-nn](https://gitee.com/ascend/cann-ops-nn) 中 `matmul/batch_mat_mul_v3` 实现。
+> 目标芯片：昇腾 950PR（DAV_3510）。理论分析基于《BMM 算子优化分析 v0.96》，源码参考 [cann-ops-nn](https://gitcode.com/cann/ops-nn/tree/master/matmul/batch_mat_mul_v3) 实现。
 
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@@ -165,7 +165,7 @@ $$
 **IsCapable 条件**：
 
 ```cpp
-// 源码：https://gitee.com/ascend/cann-ops-nn
+// 源码：https://gitcode.com/cann/ops-nn/tree/master/matmul/batch_mat_mul_v3
 if (batchC < MIN_BATCH_L0 * aicNum) return false;  // B < 128，即 b_core < 4
 if (alignK < 64 || M > N) return false;             // K ≥ 64，M ≤ N
 if (L0 buffer check with b0=4) return false;        // L0C 容量
@@ -190,7 +190,7 @@ if (L0 buffer check with b0=4) return false;        // L0C 容量
 **IsCapable 条件**：
 
 ```cpp
-// 源码：https://gitee.com/ascend/cann-ops-nn
+// 源码：https://gitcode.com/cann/ops-nn/tree/master/matmul/batch_mat_mul_v3
 if (batchC <= aicNum) return false;  // B ≤ 32 不进 IterBatch
 if ((alignM*alignK + alignK*alignN)*dtype*2 > L1) return false;  // L1 双缓冲
 if (!l0CanLoadBatch_ && balanceRate < 0.8) return false;  // 负载均衡
@@ -224,4 +224,4 @@ if (!l0CanLoadBatch_ && balanceRate < 0.8) return false;  // 负载均衡
 
 1. [昇腾 950 NPU 架构白皮书](https://public-download.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/ascend/%E6%98%87%E8%85%BE950%20NPU%E6%9E%B6%E6%9E%84%E7%99%BD%E7%9A%AE%E4%B9%A6.pdf)，华为技术有限公司，2026
 2. [CANN AscendC 算子开发——Matmul 高阶 API 使能 UnitFlag](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/850/opdevg/Ascendcopdevg/atlas_ascendc_best_practices_10_10003.html)，CANN 8.5.0
-3. [cann-ops-nn 源码仓](https://gitee.com/ascend/cann-ops-nn)，`matmul/batch_mat_mul_v3` 目录
+3. [cann-ops-nn 源码仓](https://gitcode.com/cann/ops-nn/tree/master/matmul/batch_mat_mul_v3)