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  1. Research::5 분

    S4: 긴 시퀀스를 구조화된 상태공간으로 읽는 법

    Structured State Space sequence model(S4)이 긴 의존성을 다루기 위해 상태공간모델을 어떻게 구조화하고, 계산 가능한 Cauchy 커널로 바꾸는지 살펴봅니다. arXiv 초록과 메타데이터에서 확인되는 주장만 구분해 정리합니다.

  2. Research::5 분

    H3: 언어 모델링에서 SSM이 놓치던 기억과 비교

    Hungry Hungry Hippos가 상태공간모델의 언어적 약점을 토큰 기억과 비교 능력으로 분해하고, H3와 FlashConv, 하이브리드 attention 조합으로 어떻게 보완하는지 설명합니다.

  3. Research::5 분

    Mamba: 선택적 상태공간으로 콘텐츠 기반 추론에 접근하기

    Mamba가 입력에 따라 상태공간 파라미터를 바꾸는 selective SSM과 하드웨어 인식 병렬 알고리즘으로 긴 시퀀스의 효율성과 언어 모델링 성능을 함께 겨냥한 이유를 설명합니다.

  4. Research::5 분

    Mamba-2는 왜 Transformer와 닮았는가: SSD로 다시 읽는 SSM

    Tri Dao와 Albert Gu의 Mamba-2 논문을 따라가며 상태공간모델과 어텐션의 연결, SSD 알고리즘의 하드웨어적 의미, 그리고 확인되지 않은 주장까지 정리한다.

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