近期，一项名为Mixture-of-Mamba的创新研究在人工智能领域引起广泛关注。该研究通过将模态感知稀疏性引入状态空间模型(SSMs)，实现了高效的多模态预训练。与传统Transformer模型相比，Mixture-of-Mamba在文本、图像...

卡尔曼滤波器作为一种高效的递归滤波器，广泛应用于信号处理、导航系统、机器人技术等领域。其核心思想是通过对系统状态的预测和测量值的更新，逐步优化状态估计的准确性。卡尔曼滤波器通过最小化估计误差的协方差矩...

SEMamba是一款全新的语音增强系统，它利用了Mamba状态空间模型来提高语音信号的清晰度。这款语音增强系统的主要目标是通过去噪和清晰的语音信号处理，来提高人们的语音识别和理解。SEMamba系统具有高度的灵活性，能...

Mamba团队发布了Mamba-2，这是他们强大的状态空间模型的第二个版本。Mamba-2在前一版本的基础上进行了多项改进，显著提升了模型的性能和稳定性。该团队还提供了一份详细的说明文档，详细介绍了Mamba-2的技术细节和具...

深度学习领域有了一项新的突破。研究人员开发出了一个新的状态空间模型，这一模型使用双重转移函数表示。其主要特点是一个无状态的序列并行推理算法。这种新的推理算法能够在处理大规模数据时，有效提高计算效率和准...

DGMamba框架是一种创新的技术，它利用状态空间模型Mamba来解决领域泛化中的挑战。状态空间模型是一种先进的机器学习方法，通过将系统状态表示为一组变量，并预测其在时间上的演变，从而提高模型的泛化能力和对新场景...

扩散状态空间模型（DiS）是一种新型的扩散模型，它采用状态空间骨干代替了传统的U-Net处理图像数据。这种模型在保持计算效率的同时，能够处理长距离依赖问题，并且能够生成高质量的图像。与传统的U-Net相比，DiS模型...

这项研究介绍了一种创新的视频生成方法，使用状态空间模型（SSMs）克服了传统的基于注意力扩散模型的内存限制，重点关注线性内存消耗。在UCF101和MineRL Navigate数据集的测试中，SSMs能够创建具有竞争力质量的更长...