本文介绍状态空间模型（SSM）如何通过固定大小状态压缩历史，解决Transformer长序列瓶颈。S4用HiPPO矩阵实现长程记忆，Mamba引入选择性机制按内容更新状态，并用并行扫描保持训练效率。推理时SSM显存O(1)优于KV Cache，但在精确检索任务上受容量限制。SSD揭示SSM与注意力对偶，混合架构如Jamba平衡两者优势。

Mamba是一种新型选择性状态空间模型，优化了长序列数据处理，推理速度比Transformer快5倍，支持跨模态应用。Rust实现的Mamba-RS具备高效的推理和训练能力，并支持CUDA加速，适用于多种场景。

遇到Mamba环境安装问题时，可以下载离线whl文件并用pip安装，确保用官方项目的mamba_ssm替换conda环境中的版本。环境安装和模块实例化已完成，近期将分享Mamba理论。

CompressARC研究表明，未经过预训练的76K参数模型在ARC-AGI-1基准上解决了20%的问题，挑战了智能依赖大规模预训练的假设。该方法仅利用谜题本身，实现了对ARC-AGI谜题的泛化求解。

苹果的新研究表明，基于状态空间模型的Mamba在Agent任务中超越了Transformer，具备更高的效率和泛化能力。Mamba通过持续更新内部状态，计算量线性增长，支持流式处理且内存占用稳定。引入外部工具后，Mamba在复杂任务中的表现显著提升，显示出在Agent场景中有潜力取代Transformer。

NVIDIA推出了轻量级大语言模型Nemotron-Nano-9B-v2，结合Mamba和Transformer技术，支持128K超长上下文，推理能力强，适合小型设备。该模型在准确率和吞吐量上优于同规模的开源模型，标志着轻量化部署的突破。

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Mamba探讨了状态空间模型（SSMs）与Transformer的优劣，指出Attention并非万能，SSMs在处理长序列信息时更具优势。Mamba在同规模下超越Transformer，强调混合模型的潜力，未来可能结合两者优势开发新架构。

普林斯顿大学与Meta合作推出LinGen框架，通过MATE模块将视频生成复杂度降低至线性，显著提升生成效率。LinGen在视频质量上优于DiT，生成速度最高可加速15倍，且适应性强，能处理更长的token序列。

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Mamba核心作者Tri Dao提出了两种新注意力机制GTA和GLA，旨在优化推理，解码速度和吞吐量提升2倍，同时减少内存使用，保持模型性能，解决长上下文推理中的内存和计算瓶颈问题。

该研究提出了一种新颖的SAMA-UNet架构，旨在提高医学图像分割效率。其创新点在于自适应美洲蛇聚合注意力块，通过动态权重调整优先处理最相关特征。实验结果表明，SAMA-UNet在MRI、CT及内窥镜图像分割精度上优于现有模型。

本研究提出了$ ext{B}_2 ext{S}_6$模型，以解决Mamba在长序列任务中的不足。该模型结合块选择动态和通道特定偏差，显著提升了性能，超越了S4和S4D，同时保持了语言建模效果。

该研究提出了一种基于Transformer-Mamba模块和可学习小波变换的扩散模型，将符号音乐表示为钢琴卷轴，显著提高了音乐生成的质量和可控性。