标签: #sequence-modeling
关于 GPU、LLM、MLOps、Kubernetes 以及心态的文章 · 4 篇
Mamba 与状态空间模型(SSM)完全指南：超越 Transformer ♪ 可收听
Mamba 与状态空间模型(SSM)的完全理解指南。深入剖析解决 Transformer 二次复杂度问题的 S4、H3、Mamba 1/2 架构的公式与代码，并涵盖 MambaFormer、Jamba 等混合模型。
2026-03-17 · 27 分钟阅读 #mamba#state-space-model#ssm#deep-learning#sequence-modelingMamba 与 State Space Model 论文深度解析：从选择性 SSM 到 Mamba-2 的 Transformer 替代架构 ♪ 可收听
涵盖 Mamba 论文的选择性 State Space Model 机制、从 S4 到 Mamba-2 的发展过程、相对于 Transformer 的线性时间复杂度的优缺点，以及视觉、音频、时间序列领域应用案例的 SSM 架构综合分析。
2026-03-07 · 38 分钟阅读 #ai-papers#mamba#state-space-model#ssm#transformerRWKV-7 "Goose" 架构分析 — 超越 Transformer 的线性时间模型
基于论文分析 RWKV-7 Goose 的 Dynamic State Evolution 机制、TC0 限制的突破，以及与 Transformer 的性能对比。这是一种能实现常数内存 + 线性时间推理的下一代架构。
2026-03-03 · 10 分钟阅读 #ai-papers#rwkv#linear-attention#sequence-modeling#2026-03Mamba 论文精读：用 Selective State Space Models 超越 Transformer
深入解读 Mamba(Selective State Space Models)论文。梳理从 S4 到 Mamba 的发展脉络、Selective Scan 机制、Hardware-Aware 算法,以及 Mamba-2 的 State Space Duality,并配合代码逐一分析。
2026-03-02 · 10 分钟阅读 #mamba#state-space-model#ssm#transformer#linear-attention