§ 01综述

Mamba 近期进展

CardiacMamba：状态空间模型融合RGB与RF实现公平鲁棒心率估计

CardiacMamba：状态空间模型融合RGB与RF实现公平鲁棒心率估计：近日，CardiacMamba项目通过融合RGB图像和射频信号，实现了更加公平和鲁棒的心率估计，这一技术有望在医疗领域得到应用。

Nemotron 3.5 Lightning 登陆 Applied Compute 平台：NVIDIA宣布其Nemotron 3.5 Lightning版本正式登陆Applied Compute平台，这将进一步提升AI模型的训练效率。

Muon相遇Mamba：状态空间模型的谱优化：在最新的研究中，Muon项目与Mamba模型结合，实现了状态空间模型的谱优化，提高了模型的性能。

Google发布JAXBench：文档优化使Gemini 3 Flash正确率从5.8%升至37.3%：Google通过文档优化技术，使Gemini 3 Flash模型的正确率从5.8%提升至37.3%，展现了文档优化在AI领域的潜力。

解读Gated Delta Networks：为何大模型参数能上T且质量好：Gated Delta Networks的研究揭示了大型模型参数量达到T级别且保持高质量的原因。

Soofi 发布 Soofi S 30B-A3B：开源混合 Mamba-Transformer MoE 模型支持德英双语：Soofi发布了新的混合Mamba-Transformer MoE模型，支持德英双语，并开源共享。

选择性状态空间模型状态使用的精确测量工具及其揭示的输入驱动迁移：研究提出了新的测量工具，揭示了选择性状态空间模型在输入驱动迁移中的表现。

英伟达发布 Audex 统一模型：30B 总参数，避免多模态扩展后文本能力下滑：英伟达推出的Audex模型拥有30B总参数，能够有效避免多模态扩展后文本能力下滑的问题。

NVIDIA压缩MoE模型Puzzle-75B-A9B，吞吐量翻倍可保持质量：NVIDIA通过压缩MoE模型Puzzle-75B-A9B，实现了吞吐量翻倍的同时保持模型质量。

Ternary Mamba：基于预训练检查点的分组QAT实现W1.58A16量化：Ternary Mamba模型通过分组QAT技术实现了W1.58A16量化，提高了模型的效率。

目前，Mamba相关的研究主要集中在状态空间模型的优化、多模态扩展以及量化技术等方面。这些研究不仅提高了模型的性能，也为AI领域的应用提供了新的思路。

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