英伟达推出革命性技术：首个Mamba架构引领AI新纪元

在计算机视觉领域，架构的创新一直是推动技术进步的关键。最近，CVPR 2025上的一项研究引起了广泛关注，那就是MambaVision——一种结合了Mamba和Transformer的混合架构，专门为计算机视觉（CV）应用设计。这一新架构在Top-1精度和图像吞吐量方面实现了新的SOTA（State Of The Art），显著超越了基于Transformer和Mamba的模型。😮

Transformer架构自提出以来，凭借其强大的性能和灵活性，在多个领域如计算机视觉、自然语言处理、语音处理和机器人技术中占据了主导地位。Mamba作为一种新的状态空间模型（SSM），以其线性时间复杂度和在语言建模任务中的优异表现，首次对Transformer的霸主地位发起了挑战。尽管如此，在视觉任务上，Vision Transformer (ViT) 和卷积神经网络 (CNN) 仍然优于基于Mamba的视觉模型。🤔

MambaVision的出现改变了这一局面。由英伟达高级工程师Ali Hatamizade领导的团队，成功地将Mamba和Transformer的优势结合起来，创造出了这一混合架构。在ImageNet-1K基准测试中，MambaVision不仅在Top-1准确率上取得了新的突破，而且在图像处理能力上也达到了新的Pareto最优点，显著超越了Mamba、CNN和ViT等模型。🚀

MambaVision的主要贡献包括：1) 重新设计了适用于视觉任务的Mamba模块，提升了模型的准确性和图像处理能力；2) 系统性地研究了Mamba和Transformer模块的融合模式，发现最终阶段加入自注意力模块可以显著提高模型捕捉全局上下文和长距离空间依赖的能力。🔍

MambaVision采用了分层架构，由四个不同的阶段组成。前两个阶段使用基于CNN的层进行快速特征提取，而第3和第4阶段则包括了新提出的MambaVision和Transformer模块。这种结构不仅有助于缓解深层网络训练中的梯度消失问题，还提高了模型的整体性能。💡

MambaVision的提出不仅为计算机视觉领域带来了新的研究方向，也为未来的模型设计提供了新的思路。随着技术的不断进步，我们有理由相信，MambaVision及其后续发展将在未来的视觉任务中发挥更大的作用。🌟