已验证75% 置信事实精确时间
SSM 是一类以线性递推方式处理序列的架构，代表如 Mamba、Mamba-2 等。
3
来源数
75%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/12
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
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79% 相似待验证选择性扫描是 Mamba 系列 SSM 的核心运算，其离散化参数 Δ、输入矩阵 B 和输出矩阵 C 都随每个 token 动态变化。79% 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。76% 相似待验证Mamba-2 提出的 SSD（State Space Duality）框架揭示了带特定结构的 SSM 在数学上等价于一种掩码化的线性注意力，使训练可以用矩阵乘法并行化。72% 相似已验证Mamba等状态空间模型（SSM）抛弃注意力机制，用循环结构实现线性时间复杂度的序列建模72% 相似
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