本文探讨了Mamba模型与线性注意力Transformer的异同，提出了Mamba-Like Linear Attention (MLLA)模型，提升了图像分类和高分辨率预测任务的性能。Mamba模型在多个模态上表现优异，具备快速推断和线性扩展能力。此外，研究介绍了结合Mamba与扩散模型的DiM，及其在三维形状生成和图网络中的应用，展现了卓越的性能和计算效率。