Mamba 详解：状态空间模型如何替代 Transformer 的注意力机制

Mamba 是一种状态空间模型（SSM），通过选择性机制和状态压缩实现长序列建模，在百万级 token 长度下保持与 Transformer 相近的性能，同时推理速度最高提升约 5 倍。原文用 Temple Run 类比解释 SSM 的状态演化与离散化，并讨论其对可解释性、AI 安全与长期记忆应用的影响。