本研究提出了CLIPHaze，一个创新的混合框架，结合了Mamba的全局建模与CLIP的先验知识和零样本能力，实现了对雾霾图像的最佳处理，保证了出色的去雾效果。

基于Transformer架构的Mamba模型通过改进状态空间模型（SSMs），在语言、音频和基因组等任务中表现优异，推断速度比传统模型快5倍。研究还提出了PointMamba和Graph-Mamba，进一步提升了全局建模能力和长程上下文建模，显著降低计算成本。Mamba在视频理解领域也展现出强大潜力。