RAM-Net: Linear-Time Sequence Modeling with Sparsely Addressable State

オートミール色の紙に刷った学者の読書用の一冊。Georgia の見出し書体、淡い空色の鉛筆の書き込み、上部に留めた控えめな章索引。

muoncat.github.io/ramnet_webRAM-Net: Linear-Time Sequence Modeling with Sparsely Addressable State
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会議・ジャーナル
NeurIPS 2026
年
2026
筆頭著者
Kaicheng Xiao
分野
sequence modeling
テンプレート
custom interactive paper companion (palette injected from data/palette.json, no template credit)
配色
ライト

表示されたページと照合済みです。

選んだ理由

温かな紙のベージュを基調に、セリフ体の見出しタイトル、横並びのページ内セクションナビ、番号付きのセクションを組み合わせています。5パネルの比較図とすっきりした表が、他の候補にはない学術的な趣を添えています。ただし本文の文字は小さく、コントラストも低めです。

以下の説明と DESIGN.md 本文は英語です。コーディングエージェントが同じ一つの版を読めるよう、翻訳していません。

概要

カラーパレット

タイポグラフィ

Georgia
RAM-Net: Linear-Time Sequence Modeling with Sparsely Addressable State Abstract · Method · Results · BibTeX — 0123456789
Segoe UI
RAM-Net: Linear-Time Sequence Modeling with Sparsely Addressable State Abstract · Method · Results · BibTeX — 0123456789

余白と形

ページの構成要素

ガイドライン

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