arXiv发布SSM对角等价与Mamba扩展论文
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arXiv发布SSM对角等价与Mamba扩展论文
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AI 综述
2026年11月3日，arXiv机器学习板块发布新论文，主要研究状态空间模型（SSM）的对角等价性特征化。 论文对具有线性转移的实数与复数SSM进行分类，并通过可交换转移族特征化对角等价性，同时涉及检索秩与选择性扩展。 研究还基于Mamba 3的MIMO结构及SSD-MIMO路由，结合Mamba 1-3的衰减与旋转机制，优化了H100 GPU上的融合内核训练时间，小模型多token召回表现优于Mamba 1-3。
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最新进展11月3日 13:00
状态空间模型对角等价性：特征化、检索秩与选择性扩展报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · ML状态空间模型对角等价性：特征化、检索秩与选择性扩展
论文分类了具有线性转移的实数与复数状态空间模型（SSM），通过可交换转移族特征化对角等价性。 基于 Mamba 3 的 MIMO 结构及 SSD-MIMO 路由，结合 Mamba 1-3 的衰减与旋转机制，在 H100 GPU 上改进融合内核训练时间，小模型多 token 召回优于 Mamba 1-3。
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