用于新一代网络替代 Transformer 的状态空间模型：概述
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在这篇论文中，我们首次全面回顾了 State Space Model（SSM）作为自注意力基础的 Transformer 模型的特性和优势，并提供了实验比较和分析。此外，我们还研究了 SSM 在自然语言处理和计算机视觉等多个领域的应用，并提出了未来研究的方向，希望能推动 SSM 在理论模型和应用方面的发展。
本文回顾了基于自注意力的Transformer模型的特性和优势，并提供了实验比较和分析。研究了SSM在自然语言处理和计算机视觉等领域的应用，并提出了未来研究方向。
