Mamba-2 架构解析：状态空间对偶性（SSD）如何统一结构化 SSM 与线性 Attention 大家好，今天我们来深入探讨 Mamba-2 架构的核心创新之一：状态空间对偶性（State Space Duality, SSD）。Mamba-2 在 Mamba 的基础上，进一步利用 SSD 将结构化状态空间模型（Structured State Space Models, SSSM）与线性 Attention 机制联系起来，从而在效率和建模能力上都取得了显著的提升。我们将从 SSM 的基本概念入手，逐步深入到 SSD 的原理，并通过代码示例来演示其具体实现。 1. 状态空间模型（SSM）基础 首先，我们来回顾一下状态空间模型（SSM）的基本概念。SSM 是一种动态系统建模方法，它通过一个隐藏状态（hidden state）来表示系统的内部状态，并使用输入和输出来描述系统的行为。一个连续时间的线性时不变（LTI）SSM 通常可以表示为： x'(t) = Ax(t) + Bu(t) // 状态方程 y(t) = Cx(t) + Du(t) // 输出方程 其中： x(t) 是状态向量， …