TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Mathshub: интенсив по математике и Python (aug '22)

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonmathaug22 · Post #22 · 7 сеп.

Дорогие студенты Mathshub! Спасибо за поддержку идеи помогать друг другу❤️ Мы получили уже более 20 заявок от более продвинутых студентов, желающих помочь начинающим с нуля✨ В ближайшее время мы присвоим вам в Discord роль «helpers», которая будет отображаться в вашем профиле. А теперь хотим понять, кому нужна помощь и поддержка хелпера — если вам нужна помощь более продвинутого студента, то, пожалуйста: 1. Зайдите в Discord на наш канал #python-и-математика-интенсив 2. Найдите последний закрепленный пост про набор в мини-группы 3. Оставьте под этим постом реакцию "палец вверх👍🏻" 4. Ожидайте от нас распределения на группы) Идея объединяться в группы не обязательна для всех. Она актуальна только для желающих поддержку от более продвинутых студентов. Если вам не актуально, то можете не обращать внимание на это сообщение😌 Спасибо!

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #ssm

当前筛选 #ssm清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8750 · 13.10.2025 г., 15:05

⚡️Mamba-3 тихо и без объявления вышла на ICLR - и это может стать началом конца эпохи Transformers. Новая архитектура Mamba-3 делает модели быстрее, стабильнее и эффективнее при работе с длинными контекстами. Главная идея - не в слоях внимания, а в state-space моделях, где модель хранит и обновляет внутреннее состояние во времени. 📘Краткие эускурс: - Mamba-1 ввела непрерывную динамику и выборочное обновление памяти - помнила эффективно без высокой цены attention. - Mamba-2 показала, что обновления состояния и attention - это две стороны одной математики, что ускорило вычисления на GPU. - Mamba-3 довела концепцию до зрелости: теперь внутренняя память развивается плавнее и устойчивее за счёт перехода от простого шага Эйлера к трапецеидальному интегрированию. Вместо простого шага Эйлера, как в Mamba-2, Mamba-3 аппроксимирует интеграл обновления состояния не только по правому концу интервала, но усреднением между началом и концом, с коэффициентом λ, зависящим от данных. Это даёт более точное приближение (второго порядка) и делает динамику состояния более выразительной. 🧠Что изменилось под капотом: - Память стала «ритмичной»: теперь модель может хранить повторяющиеся и периодические паттерны (например, структуры языка или музыки). - Новый multi-input-multi-output дизайн позволяет обрабатывать несколько потоков параллельно — идеально для современных GPU. ⚙️Что это даёт на практике: - Эффективная работа с длинными последовательностями: документы, геномы, временные ряды. - Линейное время выполнения и стабильная задержка делают её идеальной для реального времени: чат-ботов, перевода, речи. - Энергоэффективность и масштабируемость открывают путь к on-device AI, где большие модели работают локально, без облака. Mamba-3 - это не просто ускоренная альтернатива Transformers. Это новая архитектура, которая объединяет глубокое понимание контекста, скорость и устойчивость, от серверных систем до умных устройств. 🟢Подробности: https://openreview.net/pdf?id=HwCvaJOiCj @ai_machinelearning_big_data #ssm#mamba3#llm,#architecture#ai