专题：sequence-modeling

Mamba 是一种基于选择性状态空间的线性时间序列建模方法，旨在替代传统 Transformer。其核心优势在于线性复杂度和对长序列的高效处理能力，适用于资源受限场景。文章介绍了其架构、训练方法及实验结果，展示了其在多个任务中的优越表现。

本文深入解析Transformer模型，重点介绍注意力机制，分析其在NLP和CV中的应用及相较于RNN/CNN的优势，适合开发者和研究者学习。