横扫2024各大顶会，用Mamba发Paper真的很轻松！

主要观点总结

文章介绍了Mamba作为一个具有线性计算复杂度的状态空间模型，在CVPR、ECCV、AAAI、NeurIPS等多个顶会上的热门表现。文章优势在于对Transformer的超越，能够处理长距离依赖和复杂数据集。此外，Mamba还具有多模态数据处理能力。本文收录了2024年的520篇Mamba论文，并细分为16个研究方向，包括架构、理论、视觉、语言、多模态等，很多论文有对应的开源代码。

关键观点总结

关键观点1: Mamba模型的优势和特点

Mamba作为一个具有线性计算复杂度的状态空间模型，能够高效处理长距离依赖和复杂数据集。相比Transformer，Mamba的计算复杂度更低，推理速度更快，内存需求更少。此外，Mamba还具有出色的多模态数据处理能力。

关键观点2: 本文收录的论文数量和分类

本文收录了2024年的520篇Mamba论文，并细分为16个研究方向，包括架构、理论、视觉、语言、多模态、时空、扩散、医学、表格数据、图、点云、时序、语音、推荐、强化学习等。这16个方向都是Mamba的热门研究领域，并且很多论文有对应的开源代码。

关键观点3: Mamba的应用前景

由于Mamba模型的优异性能和广泛的应用领域，预计在未来一段时间内，Mamba依然会是发paper的顶流方向。正在从事Mamba研究的人员可以从这520篇论文中获得帮助和启发。

文章预览

本文收录2024年520篇Mamba论文合集 Mamba作为一种具有线性计算复杂度的状态空间模型，今年非常热门，霸榜CVPR / ECCV / AAAI / NeurIPS等多个顶会。 Mamba的优势在于对Transformer的超越 。Transformer的 计算复杂度为平方级且难以高效处理长距离依赖，处理存在大量空间和时间关系的复杂数据集能力有限。 而Mamba的计算复杂度随着输入序列长度线性增长，无需注意力机制即可处理更长的序列 。推理速度更快，内存需求更少。此外Mamba还有着出色的多模态数据处理能力。 2025年，Mamba依然会是发paper的顶流方向。 本文收录520篇论文合集，给 大家细分为16个方向，还有对应的开源代码 。 需要找idea发paper的小伙伴可以 扫码领 ！ 扫码领2024年520篇Mamba论文合集 16个Mamba研究细分方向 520篇Mamba论文合集，具体分为16个细分方向，分别为： 1. Mamba架构论文 2. Mamb理论分析 3. 视 ………………………………