本文深入探讨了Transformer、循环神经网络（RNN）和状态空间模型（SSM）之间的潜在联系。文章首先回顾了传统的掩码自注意力机制，然后引入了线性化注意力的概念，解释了其计算效率优势。接着探讨了注意力掩码的优化，引入了半可分离矩阵的概念，并阐述 ...

该团队将模型架构调整为 Mamba 和 Transformer 块的混合体，在数据构建中考虑多个图像之间的时间和空间依赖性，并采用渐进式训练策略。提出了首个混合架构多模态大语言模型 LongLLaVA，在效率和性能之间实现了更好的平衡。 LongLLaVA 不仅在各种基准测试中取得了 ...

Nike Kobe 5 Protro 最新配色「Year of the Mamba」在上周末率先揭晓后，很快球鞋情报帐户 @knowing_kicks 就捎来了完整的清晰图辑。从中能看到更明显的 Eggplant/Black/Metallic ...

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把Llama 3蒸馏到Mamba，推理速度最高可提升1.6倍！ 而且性能不减，甚至表现比原始模型还要优异。 这是来自Together AI的新作，通过蒸馏将Transformer和 ...

今天为大家分享Mamba与自动驾驶结合的十五篇文章，涉及3D检测/跟踪/点云/轨迹预测/端到端/Occ等多个方向！ 本文经自动驾驶之 ...

近日，来自康奈尔和普林斯顿等机构的研究人员成功将Llama模型提炼成了被称为Mamba的新模型，并且设计了新的推测解码算法，大大加速了模型的推理速度。这个研究成果不仅提升了模型的效率，同时也为AI模型的进一步优化提供了新的思路。

然而，注意力机制的缺点是计算开销大，会随输入规模而二次增长，Transformer 也因此难以处理非常长的文本。 前段时间，Mamba 的出现打破了这一局面，它可以随上下文长度的增加实现线性扩展。随着 Mamba 的发布，这些状态空间模型 (SSM) 在中小型规模上已经可以 ...

前段时间，Mamba 的出现打破了这一局面，它可以随上下文长度的增加实现线性扩展。随着 Mamba 的发布，这些状态空间模型 (SSM) 在中小型规模上已经 ...