Mamba引爆AI圈！

Transformer 是现今AI 大模型的主流架构，但随着模型规模的扩展和需要处理的序列不断变长，Transformer 的局限性也逐渐凸显。最近，一项名为Mamba的研究似乎打破了这一局面。它是一种基于选择性状态空间的线性时间序列建模方法，可以有效地解决传统Transformer模型在处理长序列数据时面临的计算效率问题。我们邀请到大厂AI算法工程师，手握多个专利的Shawn老师带来——「2024顶会新捷径：魔改Mamba！」，带我们探索Mamba未来的发展趋势。扫码参与课程免费领导师亲自整理mamba论文合集（文末福利）01老师简介-大厂AI算法工程师，负责落地多个计算机视觉方向项目，撰写多个专利。kaggle master，2金5银，发表多篇论文，ICLR，ICDE第一作者。多次获得国内外算法竞赛top名次。-研究方向：计算机视觉，自然语言处理，数据挖掘领域。02课程大纲1）Mamba模型原理介 ………………………………