该研究探讨了状态空间模型（SSMs）通过梯度下降进行实时学习和适应的能力。传统SSMs在固定数据集上训练后用于预测，而该研究表明，SSMs可以在应用时根据具体情境更新参数，适应变化的环境。这种能力使SSMs在实际应用中更具灵活性和强大性。实验显示，SSMs在动态系统测试中优于传统模型。
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