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English(EN) Advancing Intelligent Sequence Modeling: Evolution, Trade-offs, and Applications of State-Space Architectures from S4 to Mamba

状态空间模型：从S4到Mamba的综述

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

本文全面回顾了结构化状态空间模型（SSMs），追溯了它们从最初的S4架构到Mamba和Mamba-2等更先进模型的演进。文章分析了输入依赖选择性、循环和卷积视图之间的相互作用、对角化和缓存机制等关键设计维度。该回顾强调了SSMs在长上下文场景下的效率和有效性，使其成为Transformer的有力竞争替代品，同时也承认了Transformer在需要精确检索的任务中的优势。 AI

影响 提供了对SSMs的基础理解，为未来高效序列建模的研究和开发提供信息。

排序理由 该条目是一篇研究论文，对一类模型进行了结构化回顾。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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状态空间模型：从S4到Mamba的综述

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Shriyank Somvanshi, Md Monzurul Islam, Mahmuda Sultana Mimi, Sazzad Bin Bashar Polock, Gaurab Chhetri, Anandi Dutta, Amir Rafe, Subasish Das ·

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