mamba-architecture

SKILLFlujo de trabajocomunidad
v0.0.0Orchestra-ResearchMITActualizado hace 3 mFuente →

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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12kEstrellas del repo
1Clientes
1Formatos
hace 3 mÚltima actualización
Skill
AutorOrchestra-Research
Versión0.0.0
LicenciaMIT
CategoríaFlujo de trabajo
Formatosskill.md
PromptAbrir (ver la pestaña Prompt)
Compatibilidad
Claude✓ Compatible
Cursor—
Copilot—
ChatGPT—
Gemini—
Acerca de

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.

Palabras clave
skillclaude

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