近两年，Transformer真的被用烂了，虽然这个模型性能是真的好，作为发文方向也是真的好用，但是审稿人看多了难免会“审美疲劳”。
所以，对Transformer进行创新和变体无疑是我们追求论文创新更好的选择。今天为大家带来一个Transformer与Mamba的融合创新思路！
这种混合方法充分利用了Mamba在处理长序列方面的优势以及Transformer的强大建模能力，能够显著提升模型的性能和计算效率。
最典型的例子就是Jamba模型，通过整合Transformer架构的元素来增强Mamba的结构化状态空间模型技术，提供了高达256K的上下文窗口，其吞吐量是传统Transformer的三倍！模型性能大幅提升！
为了方便大家了解这一热点，我整理了最新的10篇【Transformer+Mamba】相关论文，需要的同学添加工中号【真AI至上】 回复 Trans曼巴 即可全部领取。
HMT-Grasp: A Hybrid Mamba-Transformer Approach for Robot Grasping in Cluttered Environments
文章解析：
本文提出了一种新型的混合Mamba-Transformer方法（HMT-Grasp），通过结合Vision Mamba、Transformer和CNN的优势，有效捕捉全局和局部信息，提高了机器人视觉抓取在各种场景中的适应性、精确性和灵活性。
实验结果表明，该方法在标准抓取数据集和实际机器人应用中均表现出色。
创新点：
1.首次将Mamba模型应用于机器人抓取任务，结合了Vision Mamba、Transformer和CNN的优点。
2.通过并行卷积和Transformer块的输出作为Mamba编码器的输入，平衡了全局和局部特征表示。
3.在多个抓取数据集上进行了全面评估，展示了其在不同场景中的有效性。
研究方法：
1.设计了一个混合架构，包括并行的卷积和Transformer块以及专门的Mamba块，以增强局部和全局特征提取。
2.使用Silu激活、SS2D层和线性投影进一步改进特征提取，提高在复杂抓取任务中的适应性。
3.在Cornell、Jacquard和OCID-Grasp数据集上进行了广泛的实验，涵盖了从简单到复杂的场景。
研究结论：
1.HMT-Grasp方法在多个标准抓取数据集上超越了现有技术，表现出更高的精度和适应性。
2.该方法在模拟和实际机器人应用中均表现优异，证明了其在实际场景中的有效性和鲁棒性。
Integration of Mamba and Transformer – MAT for Long-Short Range Time Series Forecasting with Application to Weather Dynamics
文章解析：
本文提出了一种新的模型MAT，通过结合Mamba和Transformer的优势，有效捕捉多变量时间序列数据中的长短期依赖关系。
MAT利用Mamba的长期依赖能力和Transformer的短期特性，实现了线性可扩展性和低内存占用，实验结果表明其在预测精度、可扩展性和内存效率方面优于现有方法。
创新点：
1.提出了MAT模型，首次通过单一架构同时捕捉时间序列数据的长短期依赖关系。
2.利用Mamba的高效选择性扫描机制和Transformer的自注意力机制，实现线性可扩展性和低内存占用。
3.通过多尺度上下文捕获，优化了对复杂观测数据中长短期模式的提取能力。
研究方法：
1.采用Mamba处理长期依赖，利用其线性时间和空间复杂度的优势。
2.引入Transformer作为核心推理引擎，捕捉短期依赖关系。
3.设计了多尺度上下文捕获机制，通过生成全局和局部上下文线索来优化模型性能。
研究结论：
1.MAT模型在长短期时间序列预测中表现出色，优于现有的线性模型。
2.该模型能够均匀处理不同长度的序列，并有效提取时间序列中的长短期关系。
3.通过多尺度上下文捕获，MAT显著提高了对复杂观测数据中长短期模式的提取能力。