M1是一种基于Mamba架构的推理模型，通过扩展测试时间计算进行训练。虽然尚未完全达到最先进模型的水平，但M1在长上下文处理和高吞吐量任务中表现出色。这一突破为大规模语言模型的推理效率提供了新的研究方向，特别...

近期，一项名为Mixture-of-Mamba的创新研究在人工智能领域引起广泛关注。该研究通过将模态感知稀疏性引入状态空间模型(SSMs)，实现了高效的多模态预训练。与传统Transformer模型相比，Mixture-of-Mamba在文本、图像...

MaTVLM是一个创新的混合视觉语言模型，通过将Mamba-2层集成到预训练的视觉语言模型（VLM）中，显著提升了其收敛速度与整体性能。这一技术突破不仅在学术界引起了广泛关注，也为工业界的应用带来了新的可能性。视觉语...

在视频理解领域，大多数模型通常逐帧处理视频数据，这使得处理时间相关的问题变得具有挑战性。STORM模型通过引入Mamba适配器，增加了时间注意力操作，从而显著提升了长视频的理解能力。与Qwen模型相比，STORM在处理...

Mistral最近成功训练出了一个名为Mamba 2的代码模型，该模型在长文本环境下具有极高的性能，而且在HumanEval上的表现也达到了75%。Mamba 2的出现，标志着Mistral在人工智能和机器学习领域取得了重大突破，这也为未来...

最近，一种新型的循环神经网络（RNN）变体在多项任务中的表现超过了Mamba。这种新型的RNN变体的重要特点是其更新函数本身就是一个机器学习（ML）模型。这使得它可以处理长上下文和在上下文中进行学习。在现今的机器...

SEMamba是一款全新的语音增强系统，它利用了Mamba状态空间模型来提高语音信号的清晰度。这款语音增强系统的主要目标是通过去噪和清晰的语音信号处理，来提高人们的语音识别和理解。SEMamba系统具有高度的灵活性，能...

科研人员最近引入了一种新的方法——RSCaMa，用于使用自然语言描述远程感应图像中的变化。随着科技的发展，远程感应技术在环境、农业等领域得到了广泛应用。然而，对于大量的远程感应图像数据进行解析和描述却仍然面临...