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“欧洲OpenAI”和“Transformer挑战者”强强联合了！

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Mamba模型由于匹敌Transformer的巨大潜力，在推出半年多的时间内引起了巨大关注。但在大规模预训练的场景下，这两个架构还未有「一较高低」的机会。最近，英伟达、CMU、普林斯顿等机构联合发表的实证研究论文填补了这个空白。

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时隔一年，FlashAttention又推出了第三代更新，专门针对H100 GPU的新特性进行优化，在之前的基础上又实现了1.5～2倍的速度提升。

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自 2017 年被提出以来，Transformer 已经成为 AI 大模型的主流架构，一直稳居语言建模方面 C 位。

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Transformer挑战者、新架构Mamba，刚刚更新了第二代：

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在开源社区引起「海啸」的Mamba架构，再次卷土重来！这次，Mamba-2顺利拿下ICML。通过统一SSM和注意力机制，Transformer和SSM直接成了「一家亲」，Mamba-2这是要一统江湖了？

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探索视频理解的新境界，Mamba 模型引领计算机视觉研究新潮流！传统架构的局限已被打破，状态空间模型 Mamba 以其在长序列处理上的独特优势，为视频理解领域带来了革命性的变革。

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近年来，多模态大型语言模型（MLLM）在各个领域的应用取得了显著的成功。然而，作为许多下游任务的基础模型，当前的 MLLM 由众所周知的 Transformer 网络构成，这种网络具有较低效的二次计算复杂度。

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精彩精彩，第一个把爆火Mamba架构真正扩展到足够大的工作来了。 520亿参数，还是Mamba+Transformer混合架构。 它的名字叫Jamba。

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【新智元导读】52B的生产级Mamba大模型来了！这个超强变体Jamba刚刚打破世界纪录，它能正面硬刚Transformer，256K超长上下文窗口，吞吐量提升3倍，权重免费下载。