Mamba와 S4 완전 정리: 상태공간모델부터 선택적 스캔, 병렬 스캔, 커널 융합까지
우마르 자밀이 Mamba 논문을 바닥부터 풀어냈다. 미분방정식과 이산화로 상태공간모델을 세우고, 기존 S4가 선택적 복사에 실패한 이유와 Mamba의 선택적 스캔·커널 융합이 이를 푼 방식을 짚는다.
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우마르 자밀이 Mamba 논문을 바닥부터 풀어냈다. 미분방정식과 이산화로 상태공간모델을 세우고, 기존 S4가 선택적 복사에 실패한 이유와 Mamba의 선택적 스캔·커널 융합이 이를 푼 방식을 짚는다.
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복잡한 수학 없이도 Mamba를 '선형 RNN의 확장'으로 이해한다. 병렬 스캔, 행렬 대각화, 안정 초기화, 입력 의존 선택 메커니즘까지 트랜스포머를 넘보는 원리를 쉽게 정리했다.
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영상 LLM은 모든 프레임을 그대로 넣어 비효율적이다. STORM은 맘바 층으로 시간 맥락을 녹인 뒤 토큰을 압축해, 8배 적은 토큰으로 긴 영상 이해를 더 잘 해낸다.
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GPU 메모리 대역폭에 발목 잡힌 트랜스포머의 한계를, 필요한 것만 기억하는 상태공간모델(SSM)과 맘바가 어떻게 푸는지 IBM이 설명한다. S4부터 하이브리드 소형 모델까지 핵심을 정리한다.
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