待验证60% 置信事实精确时间
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
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/6
首次发现
来源
相关事实
待验证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)68% 相似待验证Mamba推理时的内存占用保持恒定，不会随序列长度线性增长，在语言建模任务上缩小了与Transformer的差距66% 相似待验证Mamba 类状态空间模型与 Transformer 的融合正在从论文走向可用的开源权重。64% 相似待验证Mamba 的关键创新是让 SSM 的 B、C 矩阵和步长 Δ 成为输入的函数，从而在保留线性复杂度的同时获得内容感知的门控能力。63% 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62% 相似
引用此条事实
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