在人工智能领域，Transformer架构自2017年推出以来，已成为自然语言处理和序列建模的黄金标准。其基于自注意力机制的强大能力，驱动了众多语言模型的发展，但这些成就伴随着一个致命缺陷：二次时间复杂度。简单来说，Transformer处理序列的计算成本随着序列长度呈指数级增长，导致在长文档分析、
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Transformer架构革新：Mamba模型如何颠覆注意力机制统治？
在深度学习领域，Transformer架构凭借其注意力机制在过去五年间确立了统治地位。但当序列长度突破10万量级时，其平方级计算复杂度带来的算力瓶颈日益凸显。2023年底横空出世的Mamba模型，通过状态空间模型（State Space Model,...