Registro de evidência do método

Mamba (State Space Model)

Mamba is a sequence model architecture introduced by Gu and Dao in 2023 that achieves linear-time complexity while maintaining strong performance on language modeling tasks. By combining state space models with input-dependent selectivity, Mamba addresses the quadratic complexity of transformers while preserving modeling power.

Sources recorded, not reviewed

Registro de origem

Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.

Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces

Registro de método taxonômico · ml-model / deep-learning

Gu, A., & Dao, C. (2023). Mamba: Linear-time sequence modeling with selective state spaces. arXiv preprint arXiv:2312.08956. · URL

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Alegações curadas

Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.

Ainda não há alegações curadas

Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.

Métodos relacionados

Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.

Same method familyLatent Diffusion Modelsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyMasked Autoencodersmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyVision Mambamachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyVision Transformermachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.