Mamba：颠覆 Transformer 的全新架构？

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探讨话题
1.  Mamba和Transformer有什么相同与不同？
2.  Mamba相比Transformer的优势在哪里，其能够全面替代Transformer吗？
3.  Mamba在各个领域的应用前景如何？如何看待现在基于Mamba的图像、视频等方向的变种？
4.  在把Mamba应用到研究领域的时候，有哪些要注意的地方？


嘉宾：
王琦，上海交通大学人工智能教育部重点实验室博士生，中国科学院大学硕士，《Easy RL：强化学习教程》（GitHub Star 7.9k，国家图书馆收录，人民邮电出版社季度好书，人邮异步社区度畅销新书）作者，百度飞桨AI Studio 《EASY RL 强化学习-案例与实践》课程设计者，开源项目”l李宏毅深度学习教程 leedl-tutorial” 设计者（GitHub Star 9.2k，李宏毅老师推荐），Hugging Face官方强化学习课程译者，人邮优秀作译者，人邮异步社区年度影响力作者，AI TIME成员，Datawhale成员，英特尔边缘计算创新大使，Hugging Face志愿者。主要研究方向为强化学习、计算机视觉。曾获中国研究生数学建模竞赛二等奖、中国大学生计算机设计大赛二等奖、亚太地区大学生数学建模竞赛（APMCM）二等奖、“挑战杯”全国竞赛江苏省选拔赛二等奖和Datawhale致卓奖，发表SCI/EI论文3篇，申请3项国家发明专利。曾在世界人工智能大会（WAIC）、全球人工智能开发者先锋大会（GAIDC）、AI TIME、人民邮电出版社、Datawhale、古月居等媒体/会议上进行相关主题分享。个人主页：https://qiwang067.github.io/。

刘悦，中国科学院大学机器学习与感知实验室直博生，中国科学院大学本科部学士毕业。对主动学习、弱监督、单目或BEV的3D目标检测（户外场景，车辆相关）、场景图生成、图像生成等都有涉猎，目前正在准备VMamba论文，该论文开源代码已有1K+star， arxiv已有20+引用。熟悉C语言，python语言，会编写matlab, html, javascript, golang, cuda, triton等代码，对transformers, diffusers, openmmlab系列等框架/库较为熟悉。github: https://github.com/MzeroMiko。


苍岳洋，清华大学自动化系直博一年级在读，清华大学自动化系学士毕业，博士研究方向为类脑智能，经营Bilibili站账号：Camnuy_AI，账号每周更新AI领域全新论文，涉及AIGC、NLP、CV等多个子领域，其中对于Mamba的讲解视频是目前B站上播放量最高的，目前参与多个国家重点研究项目，负责基于AI的智能控制、数字呈现等方面。


杨毅远，牛津大学计算机系博士生，《Easy-RL：强化学习教程》作者，牛津大学克拉伦登学者。曾获得国家奖学金、北京市优秀毕业生等荣誉。所参与的开源教程、项目全网阅读/参与量数十万，曾受邀在2022年&amp;2023年世界人工智能大会、华为、阿里等做相关分享。

申泽楷，北京交通大学研究生。研究方向为时空数据挖掘。

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