标签： 空间模型

自监督学习革命：从Transformer到Mamba的结构跃迁与效率重构

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在自然语言处理领域，预训练模型的演进史本质上是对计算效率与表达能力持续优化的探索史。当Transformer架构在2017年横空出世时，其自注意力机制带来的全局建模能力彻底改变了传统序列建模的范式。但随着时间的推移，研究者逐渐意识到Transformer在长序列处理、训练效率等方面存在难以克服的结构

大模型推理效率革命：解密Mamba架构的三大核心技术突破

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在生成式人工智能爆发式增长的今天，大型语言模型的推理效率已成为制约技术落地的核心瓶颈。传统Transformer架构在处理长序列时存在的二次方复杂度问题，使得模型部署成本居高不下。Mamba架构的横空出世，通过三项突破性技术创新，实现了推理效率的指数级提升，为行业带来了颠覆性的解决方案。一、选择性状

颠覆性突破！Mamba模型如何用状态空间终结注意力机制时代？

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在自然语言处理领域，Transformer架构统治了长达六年的技术格局正在发生根本性动摇。这个曾凭借自注意力机制横扫各大基准的经典架构，其计算复杂度随序列长度呈平方级增长的固有缺陷，在面临超长文本处理、实时推理等场景时已显得力不从心。最新研究数据显示，当处理长度超过4096...

颠覆传统量化模型：基于Mamba架构的时序预测如何实现超额收益

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在金融量化交易领域，时序预测模型的性能提升0.1%都可能意味着每年数千万的收益差距。传统基于LSTM、Transformer的预测框架正面临三大核心挑战：高频数据处理的实时性瓶颈、市场噪声对模型鲁棒性的冲击，以及参数规模膨胀带来的部署成本压力。最新研究表明，基于状态空间模型（SSM）的Mamba架构