返回全部题目← 上一题42 / 140下一题 →题库/模型基础与推理/Q-4538如何看待 Transformer 与 SSM、Mamba 等新架构的未来发展？知识专题：模型架构与表示题目类型：开放讨论题集来源：3 个未标记未标记待复习已掌握收藏反馈（在 GitHub 新标签页打开）Sorry o(╥﹏╥)o，暂无参考答案。带这道题，问问AI吧~问 AIKimiKimi（新窗口打开）Qwen千问（新窗口打开）OpenAIChatGPT（新窗口打开）本题目录收录题集相关题目收录题集3 个来源，共9 份题集LLM、VLM 与 Agent 面试题Datawhale · hello-agents · 1 条原题查看题集 →你认为 Transformer 架构会长久地统治这个领域吗？还是你看到了像状态空间模型（SSM, 如 Mamba）等新架构的潜力？LLM推理系统问答阿东玩 AI · AgentGuide · 1 条原题查看题集 →原文作者Lamhot Siagian / AI Engineering Insider Compare Mamba (SSM) and Transformer attention for long-context inference. When would you use each?大模型未来趋势讨论题阿东玩 AI · AgentGuide · 1 条原题查看题集 →你认为 Transformer 架构会长久地统治这个领域吗？还是你看到了像状态空间模型（SSM, 如 Mamba）等新架构的潜力？目标检测Rocky Ding · AIGC-Interview-Book · 2 条原题查看题集 →除了CNN和Transformer，目标检测领域还有哪些新兴的Backbone设计趋势？请简要介绍一个。视觉Mamba（Vision Mamba/VMamba）相比传统CNN和Transformer在目标检测中有什么潜在优势？深度网络架构Rocky Ding · AIGC-Interview-Book · 1 条原题查看题集 →Transformer和Mamba(SSM)的区别是什么？各自的适用场景有哪些？展开剩余 4 份题集注意力机制Rocky Ding · AIGC-Interview-Book · 1 条原题查看题集 →Transformer和Mamba(SSM)的区别深度学习精华·网络架构Rocky Ding · AIGC-Interview-Book · 1 条原题查看题集 →为什么 Transformer 能支撑模型规模不断放大，成为 AIGC 时代的基石架构？未来的演进方向可能是什么？多模态核心模型Rocky Ding · AIGC-Interview-Book · 1 条原题查看题集 →Mamba-based模型相比Transformer-based模型在效率上的改进？AI技术与行业趋势开放问题Rocky Ding · AIGC-Interview-Book · 1 条原题查看题集 →未来会有新的技术替代Transformer吗？哪种技术的概率最大？相关题目4 题0208Chat Template、System Prompt 和训练形成的行为先验有什么关系？同一知识专题题目类型：比较选型技术难度：进阶相关面经：1 篇0279MoE 负载均衡损失与专家路由塌缩有什么关系，如何稳定路由？同一知识专题题目类型：故障排查技术难度：进阶相关面经：2 篇0511熟悉哪些大模型，它们的结构有何不同？同一知识专题题目类型：比较选型技术难度：进阶相关面经：6 篇0571Qwen3 与 BGE 编码模型原理是什么，Qwen3 编码模型如何训练？同一知识专题题目类型：原理机制技术难度：进阶相关面经：2 篇♥♥♥♥♥← 上一题已到最后一题← 上一题介绍你研读过的 Qwen、DeepSeek 等开源模型及其主要创新。下一题 →Transformer 的 Token Embedding 层如何将 Token ID 转换为向量，有什么作用？
