在人工智能领域，少样本学习能力被视为通向通用智能的关键路径。传统元学习方法如模型无关元学习（MAML）和原型网络（Prototypical...
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Mamba架构颠覆性突破：揭秘状态空间模型如何重塑AI推理效能
在深度学习模型持续膨胀的今天，计算效率已成为制约AI落地的核心瓶颈。传统模型压缩技术在面对参数规模指数级增长时逐渐显露疲态，而基于状态空间模型（State Space...
Mamba架构颠覆性突破：如何用状态空间模型击穿Transformer的注意力天花板？
在自然语言处理领域，Transformer架构统治长达七年之久的格局正在被打破。当业界还在为注意力机制优化绞尽脑汁时，一种名为Mamba的新型架构以惊人的效率表现进入视野——在32k长度序列处理中，其训练速度达到传统Transformer的5倍，内存消耗降低60%。这场技术革命的底层密码，正是源自控
颠覆Transformer霸权：解密Mamba架构如何重构序列建模技术格局
在人工智能领域持续演进的道路上，Transformer架构已统治序列建模领域长达七年之久。这个基于自注意力机制的模型虽然推动了自然语言处理的革命，但其O(n²)计算复杂度的先天缺陷始终制约着技术发展。直到某研究团队在2023年末提出Mamba架构，学界首次看到了突破Transformer技术桎梏的可
Transformer架构20年演进史：从双向预训练到状态空间模型的颠覆性突破
在自然语言处理领域，Transformer架构的演进堪称21世纪最引人注目的技术革命。自2017年基础架构提出以来，历经BERT的双向预训练突破、GPT系列的自回归范式创新，直至2023年Mamba架构通过状态空间模型（SSM）实现计算复杂度突破，这场持续20年的技术进化正在重塑人工智能的基础范式。