mamba-architecture

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v0.0.0Orchestra-ResearchMITAktualisiert vor 3 Mon.Quelle →

State-space model with O(n) complexity vs Transformers' O(n²). 5× faster inference, million-token sequences, no KV cache. Selective SSM with hardware-aware design. Mamba-1 (d_state=16) and Mamba-2 (d_state=128, multi-head). Models 130M-2.8B on HuggingFace.

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12kRepo-Sterne
1Clients
1Formate
vor 3 Mon.Letzte Aktualisierung
Skill
AutorOrchestra-Research
Version0.0.0
LizenzMIT
KategorieWorkflow
Formateskill.md
PromptÖffnen (siehe Tab „Prompt“)
Kompatibilität
Claude✓ Unterstützt
Cursor—
Copilot—
ChatGPT—
Gemini—
Über

State-space model with O(n) complexity vs Transformers' O(n²). 5× faster inference, million-token sequences, no KV cache. Selective SSM with hardware-aware design. Mamba-1 (d_state=16) and Mamba-2 (d_state=128, multi-head). Models 130M-2.8B on HuggingFace.

Schlagwörter
skillclaude

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