导读：本期，我们将一同探索由小伙伴原创的《Mamba》。这不仅是一份知识的分享，更凝结了创作者的思考与热情。接下来的内容，将为您清晰梳理其核心脉络与独特价值。如果您从《Mamba》中获得了一丝启发或帮助，您的每一次点赞与转发，都将化为对创作者最直接的认可与支持，让有价值的思想传播得更远。知识因分享而拥有更大能量，感谢您成为这传播链条中的重要一环。
状态空间模型SSM：Mamba架构相比传统Transformer计算复杂度到底差多少？ 把Transformer的自注意力矩阵摊开看，它会随序列长度呈平方级膨胀，长文本推理时显存直接吃紧。状态空间模型走的是另一条路，Mamba用选择性扫描把历史压缩进固定维度状态，复杂度降到线性。本文从数学形式、递推实现与实测吞吐三个角度，厘清两者在训练与生成阶段的真实开销差异，并... 栏目：AI社区 时间：08-13 state_space_model Mamba Transformer
