普林斯顿大学和Meta联合推出的新框架LinGen，以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，将视频生成从像素数的平方复杂度压到线性复杂度，使单张GPU就能在分钟级长度下生成高质量视频，大幅提高了模型的可扩展性和生成效率。
注意力机制的「平方枷锁」，再次被撬开！一招Fenwick树分段，用掩码矩阵，让注意力焕发对数级效率。更厉害的是，它无缝对接线性注意力家族，Mamba-2、DeltaNet 全员提速，跑分全面开花。长序列处理迈入log时代！
曾撼动Transformer统治地位的Mamba作者之一Tri Dao，刚刚带来新作——提出两种专为推理“量身定制”的注意力机制。
Nemotron-H模型混合了Transformer和Mamba架构，使长文本推理速度提升3倍，同时还能保持高性能，开源版本包括8B和56B尺寸。训练过程采用FP8训练和压缩技术，进一步提高了20%推理速度
2025 年 3 月 11 日，语音生成初创公司 Cartesia 宣布完成 6400 万美元 A 轮融资，距其 2700 万美元种子轮融资仅过去不到 3 个月。本轮融资由 Kleiner Perkins 领投，Lightspeed、Index、A*、Greycroft、Dell Technologies Capital 和 Samsung Ventures 等跟投。
在过去的一两年中，Transformer 架构不断面临来自新兴架构的挑战。
首个基于混合Mamba架构的超大型推理模型来了！就在刚刚，腾讯宣布推出自研深度思考模型混元T1正式版，并同步在腾讯云官网上线。对标o1、DeepSeek R1之外，值得关注的是，混元T1正式版采用的是Hybrid-Mamba-Transformer融合模式——
近年来，大型语言模型（LLM）通过大量计算资源在推理阶段取得了解决复杂问题的突破。推理速度已成为 LLM 架构的关键属性，市场对高效快速的 LLM 需求不断增长。
CVPR 2025，混合新架构MambaVision来了！Mamba+Transformer混合架构专门为CV应用设计。MambaVision 在Top-1精度和图像吞吐量方面实现了新的SOTA，显著超越了基于Transformer和Mamba的模型。
Mamba 这种状态空间模型（SSM）被认为是 Transformer 架构的有力挑战者。近段时间，相关研究成果接连不断。而就在不久前，Mamba 作者 Albert Gu 与 Karan Goel、Chris Ré、Arjun Desai、Brandon Yang 一起共同创立的 Cartesia 获得 2700 万美元种子轮融资。
