TSMamba：基于Mamba架构的高效时间序列预测基础模型
在当今数据驱动的世界中，时间序列预测在多个领域扮演着关键角色。从医疗保健分析师预测患者流量，到金融分析师预测股市趋势，再到气候科学家预测环境变化，准确的时间序列预测都至关重要。然而，传统的预测模型面临着三个主要挑战： 数据获取难度：对于新兴模式的预测，相关训练数据往往难以获取或收集。例如，LOTSA（最大的公开时间序列数据集）仅包含约270亿个时间点，而相比之下，NLP领域的数据集如RedP...
首个Mamba+Transformer混合架构多模态大模型来了，实现单卡千图推理
在人工智能领域，多模态大模型（MLLMs）的发展一直备受关注。这些模型能够同时处理文本、图像等多种类型的数据，在视频理解、高分辨率图像分析以及多模态智能体等领域具有广泛的应用前景。然而，随着模型规模的不断扩大，如何在保持性能的同时提高计算效率成为了一个亟待解决的问题。 近日，一篇名为《LongLLa...
基于Mamba架构的，状态空间音频分类模型AUM
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，音频分类任务在各个领域中的应用越来越广泛。从语音识别到音乐推荐，从环境监测到生物声学，音频分类技术在提升我们生活质量和科学研究水平方面发挥着重要作用。然而，传统的音频分类方法，如基于卷积神经网络（CNN）的方法，在处理大规模音频数据时面...
Mamba 作者谈 LLM 未来架构
本片文章来自【机器之心】对Mamba作者进行采访所进行的编译整理。 前言 在大模型领域，一直稳站C位的 Transformer 最近似乎有被超越的趋势。 这个挑战者就是一项名为【Mamba】的研究，其在语言、音频和基因组学等多种模态中都达到了SOTA性能。在语言建模方面，无论是预训练还是下游评估，Mamba-3B模型都优于同等规模的Transformer模型，并能与两倍于...
Mamba详细介绍和RNN、Transformer的架构可视化对比
Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces一文中提出了Mamba，我们在之前的文章中也有详细的介绍。 在本篇文章中，通过将绘制RNN，transformer，和Mamba的架构图，并进行详细的对比，这样我们可以更详细的了解它们之间的区别。 为了说明为什么Mamba是这样一个有趣的架构，让我们先介绍Trans...
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金融级分布式架构
SOFAStack™（Scalable Open Financial Architecture Stack）是一套用于快速构建金融级分布式架构的中间件，也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。
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