序列建模在多个领域中很重要，传统由RNNs和LSTMs主导，但转换器的出现改变了这一局面。尽管转换器性能优越，但存在复杂度和归纳偏差问题。状态空间模型（SSMs）成为有前景的替代方案，尤其是S4及其变种的出现。SSMs在视觉、音频、语言、医疗等领域应用广泛，并在多个数据集上表现出色。
荷兰埃因霍芬理工大学的研究人员引入了一种新的深度学习架构（S4）来进行药物设计。S4模型在学习序列的全局属性方面表现出色，并在药物发现任务中展示出潜力。研究人员还测试了S4在设计类药物分子和天然产物方面的能力，并发现S4能够生成更多有效、独特和新颖的分子。此外，S4还在激酶抑制方面展示了高活性的预测能力。研究人员认为S4在化学语言建模中具有潜力，并希望将其与湿实验室实验相结合以进一步提高其在药物设计领域的应用。
本文介绍了一种新的注意力模型Mamba，它基于SSM架构，具有线性复杂度和5倍推理吞吐量。Mamba在多个模态上表现出SOTA水平，在预训练和下游任务上都优于同类模型。作者认为Mamba是通用序列模型骨干的有力候选者。
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