在当前 AI 领域，大语言模型采用的主流架构是 Transformer。不过，随着 RWKV、Mamba 等架构的陆续问世，出现了一个很明显的趋势：在语言建模困惑度方面与 Transformer 较量的循环大语言模型正在快速进入人们的视线。
这几日，AI 圈又一“震惊”事件！！
Mistral AI两款全新7B模型宣战OpenAI，对标更长的代码分析和更高效的数学推理。
网友很好奇，Mathstral能不能搞定「9.11和9.9谁大」这一问题。
最近，7B小模型又成为了AI巨头们竞相追赶的潮流。继谷歌的Gemma2 7B后，Mistral今天又发布了两个7B模型，分别是针对STEM学科的Mathstral，以及使用Mamaba架构的代码模型Codestral Mamba。
“欧洲OpenAI”和“Transformer挑战者”强强联合了！
Mamba模型由于匹敌Transformer的巨大潜力，在推出半年多的时间内引起了巨大关注。但在大规模预训练的场景下，这两个架构还未有「一较高低」的机会。最近，英伟达、CMU、普林斯顿等机构联合发表的实证研究论文填补了这个空白。
时隔一年，FlashAttention又推出了第三代更新，专门针对H100 GPU的新特性进行优化，在之前的基础上又实现了1.5～2倍的速度提升。
超越Transformer和Mamba的新架构，刚刚诞生了。斯坦福UCSD等机构研究者提出的TTT方法，直接替代了注意力机制，语言模型方法从此或将彻底改变。
与 DeiT 等使用 ViT 和 Vision-Mamba (Vim) 方法的模型相比，ViL 的性能更胜一筹。
