🎯 情报来源：量子位
在最新发表的长文中，Mamba架构的第一作者Albert Gu深度探讨了状态空间模型（SSM）与Transformer模型的优劣，并预告将在几天后发布”架构领域的下一个重大进展”。文章指出，Mamba-3B在语言任务上已超越同等规模Transformer，甚至匹敌两倍大的Transformer模型，成为Transformer的有力挑战者。
作者提出多项颠覆性观点：注意力机制的缺陷并非其二次复杂度；Tokenization应被废除；SSM与Transformer按3:1到10:1比例混合可能带来最佳性能。尤其值得注意的是，新架构将保持与Transformers的兼容性，这为AI模型进化提供了平滑过渡的可能。
💡 核心要点
- Mamba-3B性能超越同规模Transformer，匹敌两倍大的Transformer模型
- SSM处理长序列时计算成本仅线性增长，内存需求固定
- 混合架构中SSM层与注意力层最佳比例在3:1到10:1之间
- 新架构将保持与Transformers兼容性，几天后正式公布
- 未经Tokenization数据上，SSMs表现显著优于Transformer
📌 情报分析
技术价值：极高– Mamba已证明SSM架构在多模态任务上的SOTA表现，其线性计算复杂度解决了Transformer的长序列处理瓶颈商业价值：高– 兼容性设计降低企业迁移成本，SSM的固定内存需求特别适合资源受限场景趋势预测：极高– 混合架构结合两者优势，原始数据处理能力可能重塑多模态模型发展路径