本研究探讨了视觉状态空间模型在轻量级模型设计中的应用，提出了高效模型EfficientVMamba，该模型结合了卷积和状态空间模块，显著提升了视觉任务的性能。实验结果显示，该模型在计算复杂性上有所降低，并在医学图像分析和遥感图像分类等多个视觉任务中表现优异。

RSMamba是一种新型遥感图像分类架构，结合了状态空间模型和Mamba设计，提升了对非因果数据的建模能力。研究还提出了RS3Mamba和Samba模型，分别用于语义分割和高分辨率图像处理，展现出优越性能。此外，SPMamba和MambaIR进一步优化了语音分离和医学图像分类，显示出在各自领域的潜力。这些模型为视觉基础模型的发展提供了新的思路和基准。