Charles's Castle

这份框架服务于全站正文页：每篇文章要能独立阅读，每个板块又要能拼成完整专题。它借鉴公众号和知识博客常用的“先带入问题，再拆机制和边界”的节奏，但不复制外部文章的原文、标题或配图。 单篇文章的主线 一篇正文最好只回答一个主问题。开头先告诉读者：这是什么，为什么值得读，它解决什么问题，读完能做出什么判断。随后用一个直觉例子

论文题名： Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention。 作者： Woosuk Kwon、Zhuohan Li、Siyuan Zhuang、Ying Sheng、Lianmin Zheng、Cody H

论文题名： Lance: Unified Multimodal Modeling by Multi-Task Synergy。 作者： Fengyi Fu、Mengqi Huang、Shaojin Wu、Yunsheng Jiang、Yufei Huo、Hao Li、Yinghang Song、Fei Ding、Jia

论文题名： Emu3.5: Native Multimodal Models are World Learners。 作者： Yufeng Cui、Honghao Chen、Haoge Deng、Xu Huang、Xinghang Li、Jirong Liu、Yang Liu、Zhuoyan Luo、Jinsheng

论文题名： Beyond Language Modeling: An Exploration of Multimodal Pretraining。 作者： Shengbang Tong、David Fan、John Nguyen、Ellis Brown、Gaoyue Zhou、Shengyi Qian、Boyang Z

论文题名： Emerging Properties in Unified Multimodal Pretraining。 作者： Chaorui Deng、Deyao Zhu、Kunchang Li、Chenhui Gou、Feng Li、Zeyu Wang、Shu Zhong、Weihao Yu、Xiaonan Ni

论文题名： GPU Utilization is a Misleading Metric。 作者： Trainy。 机构： Trainy。 时间 / 主题： 2025-02；高效训练。 arXiv / 官方报告： arXiv：未找到专门条目；官方材料：www.trainy.ai/blog/gpu-utilization

这页只维护论文专题的写作标准。专题导航负责分组；这里负责回答“怎样才算一篇 deep dive 写扎实了”。 推荐结构 每篇专题讲解尽量保持固定结构，方便不同主题之间横向比较。 模块 需要回答的问题 — --- 论文信息 标题、链接、代码、关键词和适合读者 论文位置 它在方向谱系里解决哪一段问题 核心问题 旧方法为

论文题名： InCoder-32B: Code Foundation Model for Industrial Scenarios。 作者： Jian Yang、Wei Zhang、Jiajun Wu、Junhang Cheng、Shawn Guo、Haowen Wang、Weicheng Gu、Yaxin Du、Jo

论文题名： MapAnything: Universal Feed-Forward Metric 3D Reconstruction。 作者： Nikhil Keetha、Norman Müller、Johannes Schönberger、Lorenzo Porzi、Yuchen Zhang、Tobias Fisch