系统解析视觉语言模型（VLM）的完整技术栈——视觉编码器（CLIP/SigLIP）、模态对齐层（MLP/MLP-Mixer/Cross-Attention）、LLM 骨干、训练范式（预训练/对齐/指令微调）、LLaVA/InstructBLIP/Qwen-VL/GPT-4V 架构对比，以及 PyTorch 完整实现。

全面解析 Vision Transformer (ViT) 的核心原理，包括图像分块、位置编码、分类 Token、归纳偏置的取舍，以及与 CNN 的对比、Swin Transformer 等后续改进。

深入解析 vLLM 推理引擎的架构与优化技术。涵盖 PagedAttention 机制、KV Cache 管理、Continuous Batching、Tensor Parallelism、Prefix Caching 等核心优化，以及生产环境部署与性能调优的最佳实践。

深入解析大语言模型上下文扩展技术。涵盖 RoPE 位置编码的局限性、YaRN (Position Interpolation + Attention Scaling + Freq Adjustment)、LongRoPE 非均匀插值、以及 NTK-Aware Scaling 等技术原理与实践。

全面解析扩散模型的核心原理，包括前向扩散过程、逆向去噪过程、噪声调度策略，以及 Stable Diffusion、DALL-E 等实际应用。

全面解析 Transformer 架构的核心原理，包括自注意力机制、多头注意力、位置编码，以及它在 GPT、BERT 等大模型中的应用。

这是一个 MDX 格式的示例文章，展示了如何在 Markdown 中使用 JSX。