技术博客

近日，CMU助理教授、Cartesia AI首席科学家Albert Gu在其博客中提出了一种颠覆性观点，挑战了当前AI架构的主流认知。他深入探讨了状态空间模型（SSM）与Transformer之间的权衡，并明确指出了Transformer在处理复杂任务中的深层缺陷。文章标题为《Tokens是胡扯》，迅速引发了学术界和工业界的广泛关注。Gu认为，将信息分割为Tokens的方式限制了模型对全局上下文的理解能力，而状态空间模型则提供了一种更具潜力的替代方案。

2025年，MambaVision公司推出了一项突破性技术，将Mamba算法与Transformer模型融合，构建出一种新型视觉骨干网络。该网络首次结合状态空间模型（SSM）和自注意力机制，显著提升了图像分类、检测及分割任务的准确率与效率，实现了性能与速度的双重突破，为视觉技术领域树立了新标杆。

状态空间模型（SSM）与扩散模型的结合开创了视频世界模型的新纪元。这种融合不仅提升了模型对动态系统的学习能力，还为复杂场景生成提供了更高效的解决方案。通过SSM的精确状态估计与扩散模型的强大生成能力相结合，新一代视频世界模型能够更真实地模拟和预测现实世界的动态变化，标志着世界模型发展的重要里程碑。

状态空间模型（SSM）与扩散模型的全新融合，开创了视频世界模型的新纪元。这一结合不仅推动了世界模型的发展，还为视频生成技术提供了更广阔的想象空间。通过将SSM的动态系统特性与扩散模型的强大生成能力相结合，新模型能够更精确地捕捉和再现复杂场景，为虚拟现实、影视制作等领域带来革命性变化。