本研究提出平铺闪存线性注意力（TFLA）算法，旨在解决线性 RNN 在长序列建模中的计算效率和内存消耗问题。TFLA 通过序列并行化显著提升内核性能，实验结果表明其速度优于优化的闪存注意力，为高效长上下文序列建模设立了新标准。

本研究提出了一种新方法，通过张量化长输入序列，解决长序列建模中的长范围依赖性和计算效率问题。实验结果表明，张量化的注意力机制显著提高了推断速度和扩展能力。

本研究提出了一种双线性序列回归（BSR）模型，旨在改善高维标记长序列建模的不足。该模型简化了学习过程，并引入消息传递算法以优化性能，发现梯度下降算法在BSR模型中具有意想不到的特性。

基于Transformer架构的Mamba模型通过改进状态空间模型（SSMs）在长序列建模中表现出色，推断速度比传统Transformer快5倍，并在语言、音频等领域实现先进性能。为提升长上下文理解能力，提出了ReMamba，通过选择性压缩和适应技术显著提高了模型性能，实验结果在基准测试中表现优异。

本文研究了神经状态空间模型（SSMs）及其在序列建模中的应用，提出了Mamba架构，具备高效的长序列建模能力。Mamba在自然语言处理和视觉任务中表现优异，尤其在处理长序列时比传统Transformer快5倍。研究还探讨了SSMs的上下文学习能力及其在多个领域的应用潜力。

基于Transformer架构的模型在深度学习中应用广泛，但存在内容导向推理的弱点。研究提出了一种改进的选择性状态空间模型（Mamba），在推断速度和序列长度处理上表现优越，适用于语言、音频和基因组等多个领域。该模型在长序列建模中实现了最先进的性能，展示了状态空间模型的潜力和未来发展方向。

本研究介绍了多尺度视觉模型MSVMamba和PointMamba框架，利用状态空间模型（SSM）在视觉任务中实现高效建模。PointMamba通过优化几何扫描顺序，在点云分析中超越了基于transformer的模型，节省了参数和计算资源。同时，综述了SSM在多个领域的应用及其在长序列建模中的优势，强调了Mamba模型在计算机视觉中的潜力和未来研究方向。