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当状态空间模型遇上扩散模型，对世界模型意味着什么？

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Mamba 这种状态空间模型（SSM）被认为是 Transformer 架构的有力挑战者。近段时间，相关研究成果接连不断。而就在不久前，Mamba 作者 Albert Gu 与 Karan Goel、Chris Ré、Arjun Desai、Brandon Yang 一起共同创立的 Cartesia 获得 2700 万美元种子轮融资。

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Mamba 是一种具有线性计算复杂度的状态空间模型，它能够以线性计算复杂度实现对输入序列的有效建模，在近几个月受到了广泛的关注。

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探索视频理解的新境界，Mamba 模型引领计算机视觉研究新潮流！传统架构的局限已被打破，状态空间模型 Mamba 以其在长序列处理上的独特优势，为视频理解领域带来了革命性的变革。

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Transformers 的二次复杂度和弱长度外推限制了它们扩展到长序列的能力，虽然存在线性注意力和状态空间模型等次二次解决方案

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状态空间模型正在兴起，注意力是否已到尽头？

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状态空间模型（SSM）是近来一种备受关注的 Transformer 替代技术，其优势是能在长上下文任务上实现线性时间的推理、并行化训练和强大的性能。而基于选择性 SSM 和硬件感知型设计的 Mamba 更是表现出色，成为了基于注意力的 Transformer 架构的一大有力替代架构。

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现在ChatGPT等大模型一大痛点：处理长文本算力消耗巨大，背后原因是Transformer架构中注意力机制的二次复杂度。

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屹立不倒的 Transformer 迎来了一个强劲竞争者。在别的领域，如果你想形容一个东西非常重要，你可能将其形容为「撑起了某领域的半壁江山」。但在 AI 大模型领域，Transformer 架构不能这么形容，因为它几乎撑起了「整个江山」。