一、系統建模與參數設置 1. 狀態空間模型 1. 狀態空間模型 其中狀態變量 其中狀態變量 2. 參數定義 % 物理參數 M = 1.096; % 小車質量 (kg) m = 0.109; % 擺杆質量 (kg) l = 0.25; % 擺長 (m) g = 9.8; % 重力加速度 (m
引言:突破架構界限的混合策略 在深度學習領域,單一架構往往難以在所有任務上都表現卓越。你還在為選擇狀態空間模型(State Space Model, SSM)還是Transformer而糾結嗎?本文將深入探討Mamba模型與其他架構的混合使用策略,為你提供一套完整的解決方案。 讀完本文,你將獲得: Mamba與Transformer混合架構的詳
導讀 接着上一節內容對KV Cache存儲方案的深入解讀,本文介紹了阿里雲 Tair KVCache 團隊與SGLang 社區在推理框架上的提效——支持混合架構模型的工程化實踐。 在大模型長文本與智能體化趨勢下,Transformer 面臨顯存與計算瓶頸,而高效的 Mamba 模型語義召回受限。混合架構通過結合兩者優勢應運而生,卻帶來系統級挑戰:Tran