待验证60% 置信事实精确时间
Mamba状态空间模型由Albert Gu和Tri Dao于2023年提出，推理时计算复杂度和显存占用均为O(1)
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/10
首次发现
来源
GPT-5.6曝光：Agent编程token效率提升54%意味着什么
hackernewshackernews2026/7/9
相关事实
已验证以 Mamba 为代表的状态空间模型通过维护固定大小的隐状态压缩历史信息，推理时的时间和空间复杂度均为 O(1)77% 相似已验证Mamba 等基于状态空间模型（SSM）的架构以线性复杂度实现序列建模，更适合实时推理71% 相似待验证Mamba等线性复杂度模型是针对O(n²)瓶颈的新架构参照系69% 相似待验证2023年Gu和Dao提出Mamba，引入输入依赖的选择性机制（selective scan），在保持线性时间复杂度的同时获得与Transformer相当甚至更优的语言建模性能68% 相似已验证Mamba等状态空间模型（SSM）抛弃注意力机制，用循环结构实现线性时间复杂度的序列建模64% 相似
引用此条事实
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