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- 如何评价mamba，是一个比conda更优秀的包管理器吗？ - 知乎
作为 Mamba 最核心的功能， Mamba 对 conda install 语句进行并行化改造，达到加速下载过程的目的。 以下载 qgis 为例，使用 mamba install -c conda-forge qgis -y 代替以前的安装方式，执行命令后， Mamba 会在短暂获取资源下载链接之后，以并行的方式按计划同时下载多个资源
- 挑战 Transformer：全新架构 Mamba 详解
而就在最近，一名为 Mamba 的架构似乎打破了这一局面。 与类似规模的 Transformer 相比， Mamba 具有 5 倍的吞吐量， 而且 Mamba-3B 的效果与两倍于其规模的 Transformer 相当。 性能高、效果好，Mamba 成为新的研究热点。
- 新架构mamba是否真的有用？ - 知乎
总体来说mamba不适合做backbone，把原来的 Trans 或 CNN 块换成Mamba甚至掉点明显，收敛时间巨长。 But，这并不意味着不能用 SSM框架 来水论文。 比如：在 SS2D 基础上进行魔改，提出某特征融合、提取、加强模块将它应用于图像分割+目标检测领域。
- 如何评价最新的 Mamba 论文 MambaOut？ - 知乎
MambaOut的作者，来回答一下。首先非常感谢大家对论文的关注，希望论文的内容能给大家带来一点点启发。论文我就不详细解读哈，论文写得还算比较逻辑清晰和易懂。想简单跟大家交流下。 关于论文的目的：论文目的是要验证视觉任务中的Mamba概念，不是为了发明新模型架构去刷点，重点在
- 新架构mamba是否真的有用？ - 知乎
Mamba 在效率上的优势与在扩展性上的缺陷并存 毫无疑问，训练和推理效率是Mamba的优势，当输入序列长度达到128K token时，Mamba的 推理延迟 仅为同等参数量 Transformer 的八分之一， 内存占用 降低百分之六十。 性能（效果）则是Mamba的劣势，训练稳定性与扩展性瓶颈成为首要问题，至今未有1T参数规模
- 如何理解 Mamba 模型 Selective State Spaces? - 知乎
Mamba 模型是由多层 Mamba 层连接而成，与 Transformer 模型的层非常相似。 Mamba 区块的架构很大程度上受到Transformer 和 Hungry Hungry Hippo (H3) 架构的启发。
- 最新的Mamba有何缺点？ - 知乎
最新的Mamba有何缺点？ 最近在做mamba相关的工作，看了很多文章都在讲mamba的优势，但我想知道mamba存在什么不足？ 有没有大佬能分析一下 显示全部 关注者 14 被浏览
- Mamba架构中的zero order hold (zig)有什么作用？ - 知乎
Mamba 的线性时间缩放和选择性状态空间方法体现了推动人工智能领域向前发展的创新精神。 尽管仅测试了 Mamba 3B 和 1 4B，但这引发了一个问题：该模型是否会在更大的模型中表现类似。
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