Mamba模型的创新主要体现在以下几个方面:
通过结合RNN和CNN的优点,并引入选择性机制和硬件感知算法,Mamba模型成功地解决了传统Transformer模型在处理长序列数据时的计算效率问题。
在各种序列数据处理任务中,包括语言、音频和基因组学数据等领域,Mamba模型展现了出色的性能和高效的计算能力。其对长序列数据的处理能力以及在各种任务中的性能表现,使其成为当前序列建模领域的一种重要解决方案。
悬着的心终于死了:
被尊为Transformer挑战者的Mamba,已正式被ICLR拒绝。
得分为8/8/6/3的Mamba论文被拒,其主要原因是ICLR 2024的审稿人认为该篇文章还存在重大的缺陷,在实验评估方法上面存在一定的争议。
虽说被拒,但Mamba确实一种新型的选择性状态空间模型方法,在语言建模方面可以媲美Transformer,并且目前已经有了很多结合Mamba的研究成果。
对于还没有发过第一篇论文,还不能通过其它方面来证明自己天赋异禀的科研新手,学会如何写论文、发顶会的重要性不言而喻。
发顶会到底难不难?近年来各大顶会的论文接收数量逐年攀升,身边的朋友同学也常有听闻成功发顶会,总让人觉得发顶会这事儿好像没那么难!
但是到了真正实操阶段才发现,并不那么简单,可能照着自己的想法做下去并不能写出一篇好的论文、甚至不能写出论文。掌握方法,有人指点和引导很重要!
还在为创新点而头秃的CSer,还在愁如何写出一篇好论文的科研党,一定都需要来自顶会论文作者、顶会审稿人的经验传授和指点。