·mamba-architecture
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mamba-architecture

orchestra-research/ai-research-skills

O(n) 복잡성과 Transformers의 O(n²)을 비교한 상태공간 모델. 5배 더 빠른 추론, 백만 개의 토큰 시퀀스, KV 캐시 없음. 하드웨어 인식 설계를 갖춘 선택적 SSM입니다. Mamba-1(d_state=16) 및 Mamba-2(d_state=128, 다중 헤드). HuggingFace의 모델 130M-2.8B.

15설치·0트렌드·@orchestra-research

설치

$npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill mamba-architecture

SKILL.md

Mamba is a state-space model architecture achieving O(n) linear complexity for sequence modeling.

Selective SSM: See references/selective-ssm.md for mathematical formulation, state-space equations, and how selectivity enables O(n) complexity.

Mamba-2 architecture: See references/mamba2-details.md for multi-head structure, tensor parallelism, and distributed training setup.

O(n) 복잡성과 Transformers의 O(n²)을 비교한 상태공간 모델. 5배 더 빠른 추론, 백만 개의 토큰 시퀀스, KV 캐시 없음. 하드웨어 인식 설계를 갖춘 선택적 SSM입니다. Mamba-1(d_state=16) 및 Mamba-2(d_state=128, 다중 헤드). HuggingFace의 모델 130M-2.8B. 출처: orchestra-research/ai-research-skills.

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인용 가능한 정보

AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.

설치 명령어
npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill mamba-architecture
카테고리
</>개발 도구
인증됨
최초 등록
2026-02-11
업데이트
2026-02-18

빠른 답변

mamba-architecture이란?

O(n) 복잡성과 Transformers의 O(n²)을 비교한 상태공간 모델. 5배 더 빠른 추론, 백만 개의 토큰 시퀀스, KV 캐시 없음. 하드웨어 인식 설계를 갖춘 선택적 SSM입니다. Mamba-1(d_state=16) 및 Mamba-2(d_state=128, 다중 헤드). HuggingFace의 모델 130M-2.8B. 출처: orchestra-research/ai-research-skills.

mamba-architecture 설치 방법은?

터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill mamba-architecture 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다

소스 저장소는 어디인가요?

https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills

상세

카테고리
</>개발 도구
출처
skills.sh
최초 등록
2026-02-11