性能突破Transformer！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。

3月27日-3月28日，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。

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免费领导师亲自整理mamba论文合集

（文末福利）

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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。

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课程大纲

1）Mamba模型原理介绍

2）Mamba模型创新及实验分析

3）改进以及其他应用