ECE498/598Fall2024,Homeworks3and4Remarks:HW3&4:Youcanreducethecontextlengthto32ifyouarehavingtroublewiththetrainingtime.HW3&4:Duringtestevaluation,notethatpositionalencodingsforunseen/longcontextarenottrai

扩展多模态大语言模型（MLLMs）的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化，包括模型架构、数据构建和训练策略，尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。该团队将模型架构调整为Mamba和Transformer

近年来，人工智能大模型（LLMs）的研究不断深入，衍生出了多个热门方向，聚焦提升模型的性能、适应性与应用场景，推动了技术的突破与革新。今天为大家梳理一下AI顶会上的五大热门研究方向，希望为那些专注大模型方向的研究者带来一些灵感和参考。Part.01检索增强生成（RAG）大模型虽然在生

文章介绍本文由华中科技大学、地平线、智源人工智能研究院等机构合作；提出了一种带有双向Mamba块（Vim）的新通用视觉baseline，它用位置嵌入标记图像序列，并用双向状态空间模型压缩视觉表示。问题引入在处理图像和视频等视觉数据方面,基于纯SSM的通用baseline尚未得到探索；Visu

文章目录AVisualGuidetoMambaandStateSpaceModels第一部分：TheProblemwithTransformers第二部分：TheStateSpaceModel（SSM）WhatisaStateSpace?WhatisaStateSpaceModel?第三部分：Mamba-SelectiveSSMWhatProblemdoesitattempttoSolve?Selective

在大概了解了《HiPPO通用框架介绍》后，继续看HiPPO通用框架的相关定义和方法。相关内容在论文《HiPPO:RecurrentMemorywithOptimalPolynomialProjections》的第二章描述。2TheHiPPOFramework:High-orderPolynomialProjectionOperators作者将投影作为学习记忆

HiPPO这篇论文《HiPPO:RecurrentMemorywithOptimalPolynomialProjections》，提出了一个通用框架。我们再重新看一下论文的摘要：从连续数据中学习的一个核心问题是，随着更多数据的处理，以增量方式表示累积历史。我们介绍了一个通用框架（HiPPO），用于通过投影到多项式基上对连

Miniforge是一个和Miniconda类似的工具，由社区驱动，其使用的conda-forgeChannel提供比Anaconda更多的包。同时因为于Mamba的结合，使其具有比Miniconda更快的依赖解析速度。安装：注意Miniforge的配置文件和Miniconda相同，都是~/.condarc。如果你之前安装了Miniconda

Mamba的发展，是从SSM->HiPPO->S4->Mamba演化过来。所以，了解Mamba，得从SSM开始。SSM，状态空间模型SSM，就是状态空间模型。为什么需要SSM？查看三十年前的教科书，控制论的发展，让人们对控制系统不再只满足于研究输出量的变化，对于系统内部的状态变量同时感到兴趣，以便设计和控制这些

1. MLLAttention介绍1.1 摘要：Mamba是一种有效的状态空间模型，具有线性计算复杂度。最近，它在处理各种视觉任务的高分辨率输入方面表现出了令人印象深刻的效率。在本文中，我们揭示了强大的Mamba模型与线性注意力Transformer具有惊人的相似之处，而线性注意力Transforme

上一篇《Mamba学习（一）：总体架构》提到，Transformer模型的主要缺点是：自注意力机制的计算量会随着上下文长度的增加呈平方级增长。所以，许多次二次时间架构（指一个函数或算法的增长速度小于二次函数，但大于线性函数），如线性注意力、门控卷积和循环模型，以及结构化状态空间模型(SSM)被

目录一、Win系统安装详细教程1、准备2、安装Triton1）下载后，通过cmd命令符进入到该文件的文件夹路径：2）安装Triton2、安装causal_conv1d3、安装mamba_ssm二、检查是否成功运行一、Win系统安装详细教程安装系统要求：cuda11.8、python3.101、准备根据下面的步骤，创建虚拟

【遥感图像语义分割SSRS】RS3Mam

本文是Mamba阅读第一篇文章，本来想从三个问题出发(1)不同SSM模型的区别是什么？(2)Transformer和SSM可以等效吗？什么情况下可以等效？(3)很多实验表明Mamba1和Mamba2并不是单纯替代关系[1]，Mamba2相比Mamba1的变化是什么？即SSM部分、Transformer部分以及计算部分。时

FalconMamba是由阿布扎比的TechnologyInnovationInstitute(TII)开发并基于TIIFalconMamba7BLicense1.0的开放获取模型。该模型是开放获取的，所以任何人都可以在HuggingFace生态系统中这里使用它进行研究或应用。在这篇博客中，我们将深入模型的设计决策、探究模

大模型专栏介绍

MambaIR：状态空间模型图像恢复的简单基线近年来，图像恢复技术取得了长足的进步，这在很大程度上归功于现代深度神经网络的发展，如CNN和Transformers。然而，现有的修复骨干往往面临全局接受域和高效计算之间的两难困境，阻碍了它们在实践中的应用。最近，选择性结构化状态空间模型，

大家好，大型语言模型（LLMs）之所以能够在语言理解与生成上取得巨大成功，Transformer架构是其强大的支撑。从开源的Mistral，到OpenAI开发的闭源模型ChatGPT，都采用了这一架构。然而技术的探索从未止步，为进一步提升LLMs的性能，学界正在研发能够超越Transformer的新架构。其中，Mamba模型以

Mamba：Conda的极速替代者在数据科学和机器学习领域，Conda是一个广受欢迎的包管理器和环境管理器。然而，随着项目规模的增长，Conda在处理大量依赖时可能会显得缓慢。Mamba，一个由Conda-Forge社区开发的Conda替代品，以其更快的包安装速度而受到关注。本文将详细介绍如何在Conda环境

在云服务器上配置Mamba环境1.查看Mamba的要求论文链接:Mamba:Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpacesGitHub地址:MambaGitHub要求：操作系统：LinuxGPU：NVIDIAGPU框架：PyTorch1.12+CUDA版本：CUDA11.6+2.租用GPU在这里，我们使用autoDL租用云服务器。

https://github.com/yufu-wang/tram因为大多数云计算平台都是用docker开容器的，docker内不能再装docker（安全权限受限），所以锁定在一个平台上做就行了。然后打包自己的镜像。制作imagesautodl算力云，租了个最便宜的2080Ti，0.88元/小时，先把环境配好（一般要5小时左右，我首次踩坑用了10小

最近阅读论文的时候，发现很多基于Mamba改进的CV方向论文，好奇的去了解了一下这个Mamba的起源，以及Mamba-2的提出，简单的对Mamba和Transformer的异同进行了归纳，学到了一些东西，我将从第一部分Mamba的提出背景和结构原理，第二部分Mamba与Transformer的异同，第三部分mamba-2的提出背景

2023年12月1日(星期五)18:01:34，Mamba横空出世，为深度学习领域带来了新的可能。经过半年的发展，其应用场景已经从语言、音频等一维数据处理扩展到了图片与视频等二维或三维数据处理。基于深度学习的医学图像分割能够帮助医生快速准确进行疾病诊断，具有重要的临床意义，随着基于Mam

1. MLLAttention介绍1.1 摘要： Mamba是一种有效的状态空间模型，具有线性计算复杂度。最近，它在处理各种视觉任务的高分辨率输入方面表现出了令人印象深刻的效率。在本文中，我们揭示了强大的Mamba模型与线性注意力Transformer具有惊人的相似之处，而线性注意力Transform

1.visionmamba结构与原理        Mamba成功的关键在于S6模型，该模型为NLP任务设计，通过选择性扫描空间状态序列模型，将二次复杂度降低至线性。但由于视觉信号（如图像）的无序性，Mamba的S6模型不能直接应用，设计了2D-selective-scan（SS2D）模块。        如上图所