深度学习领域正经历一场静悄悄但意义深远的底层架构变革。Transformer模型凭借其强大的注意力机制统治自然语言处理乃至多模态领域多年，但其固有的计算复杂度（O(N²)）和内存消耗瓶颈，已成为处理超长序列数据（如高分辨率图像、基因序列、长文档、连续传感器流）难以逾越的天堑。传统改进方案如稀疏注意力
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Transformer终结者？Mamba架构：线性复杂度革命颠覆AI序列建模
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、
大模型推理效率暴增300%！解密Flash Attention与Mamba架构的颠覆性实践
在人工智能领域，大语言模型的推理效率已成为制约技术落地的关键瓶颈。面对动辄千亿参数规模的模型，传统优化手段已显乏力，本文将从底层计算原理出发，深入剖析两项革命性技术——Flash Attention计算范式与Mamba架构设计，揭示其实现推理效率指数级提升的核心机制。 ...