Mamba模型是一种先进的方法，擅长处理长序列，而不会带来传统Transformers的计算缺点。在计算机视觉领域，Mamba模型已经取得了显著的成果，并在多个应用中展现出其优越性。相比于传统的Transformers模型，Mamba模型...

DGMamba框架是一种创新的技术，它利用状态空间模型Mamba来解决领域泛化中的挑战。状态空间模型是一种先进的机器学习方法，通过将系统状态表示为一组变量，并预测其在时间上的演变，从而提高模型的泛化能力和对新场景...

VideoMamba是一种解决视频理解复杂性的解决方案，它通过高效地管理本地冗余和全局依赖性来实现。该项目的创建者宣布，他们已经将代码和模型全部发布到GitHub上供公众使用。这个开源项目将提高人工智能在视频理解上的...

最近，一种基于Mamba竞争对手的DNA序列预测模型被开发出来。这个模型不仅非常高效，而且拥有强大的预测能力，而且模型规模非常小。目前，该模型已经在DNA测序领域得到了广泛的应用。

Sasha Rush发布了一份注释教程，介绍了如何使用自定义Triton内核加速Mamba。由于Triton编译器中的一个错误，它目前无法扩展，但它是技术的极端演示，并适合那些想要深入了解状态空间变换器替代品的人。Mamba是一种用...

受 Llama 模型的努力启发，这个项目使用纯 Rust 在 CPU 上运行 Mamba 推理。

SegMamba是一种专为3D医学图像分割设计的模型，它提供了一种比Transformer架构更高效的替代方案。SegMamba采用全卷积神经网络架构，可以对3D医学图像进行有效的分割，尤其是在肿瘤分割方面表现出色。与传统的医学影...

Mamba的创建者（以及许多其他模型）发布了一篇很专业的博客文章，概述了基本的序列混合架构，相对于标准Transformer，可以获得相当大的速度提升。该团队的新模型使用了这种混合方法，并且获得了非常好的性能。这种新...