State-Space Models (Mamba)
Concept
Technique de base
The main architectural challenger: linear-time sequence processing.
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State-space models like Mamba process sequences in linear time with constant memory — no quadratic attention, no ballooning KV cache. Pure SSMs trail transformers on recall-heavy tasks, so production systems hybridize (AI21's Jamba, MiniMax's lightning attention). If context keeps growing, the efficiency argument keeps getting stronger — one of the live architecture debates that could reshape hardware demand.
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Base pour
Connexes
Sources
Fiche examinée au 2026-01-15 — voir Méthodologie.