VideoMamba是一种创新的视频理解模型，克服了现有技术的局限性。它能高效处理长视频和高分辨率内容，展现出可扩展性、短期动作识别敏感性、长期视频理解优势和多模态兼容性四大核心特点。VideoMamba为全面的视频理解任务提供了高效解决方案，推动了该领域的发展。

Awesome_Mamba项目汇集了Mamba状态空间模型在多个领域的应用资源，包括医学图像分析、远程感应、语音和视频处理等。该项目提供最新研究论文和GitHub代码仓库链接，涵盖架构重设计、创新应用等内容。项目持续更新，为研究人员和开发者提供Mamba模型在各领域最新进展的综合参考。

Vision Mamba是一种基于双向Mamba块的新型视觉主干网络。该模型通过位置嵌入和双向状态空间模型处理图像序列，在ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20k语义分割等任务上表现优异。与DeiT等视觉Transformer相比，Vision Mamba不仅性能更高，还大幅提升了计算和内存效率。其在高分辨率图像特征提取方面的出色表现，使其有潜力成为新一代视觉基础模型的核心架构。

Mamba是一种创新的状态空间模型架构，专为信息密集型任务如语言建模而设计。基于结构化状态空间模型，Mamba采用选择性状态空间实现线性时间复杂度的序列建模，突破了传统亚二次方模型的限制。该项目提供多个预训练模型，支持多种硬件平台的推理和评估，展现了优越的性能和灵活性。

该项目汇总了Mamba状态空间模型在低级视觉任务中的应用资源。涵盖图像恢复、超分辨率、去雨、去雾等多个领域的最新研究。提供论文链接和代码仓库，便于研究者了解和实践这一前沿技术。资源涉及图像处理、视频修复、遥感图像等多个方向，为探索Mamba模型在计算机视觉领域潜力的研究人员提供参考。

mamba-minimal项目是Mamba模型的PyTorch单文件实现。该项目在保持代码简洁可读的同时，实现了与官方版本在前向和反向传播上相同的数值输出。虽未优化速度，但为理解Mamba架构提供了有价值的资源。项目包含文本生成示例，方便研究者和开发者使用和学习Mamba模型。

Mamba-Chat是一个基于状态空间模型架构的聊天语言模型，区别于传统的Transformer架构。该项目提供模型训练和微调代码，采用修改后的Huggingface Trainer类。Mamba-Chat以Mamba-2.8B为基础，在ultrachat_200k数据集的部分样本上进行了微调。项目支持通过命令行或Gradio应用与模型交互，并提供进一步微调的指南。Mamba-Chat为自然语言处理领域引入了新思路，展示了非Transformer架构在对话系统中的应用潜力。

Dynamax是一个利用JAX开发的概率状态空间模型库，包含隐马尔可夫模型和线性高斯状态空间模型等。该库提供低级推理算法和面向对象接口，与JAX生态系统兼容。Dynamax支持状态估计、参数估计、在线滤波、离线平滑和未来预测等功能。库中包含丰富示例和文档，便于使用和学习。

ssm-book项目提供了一本关于状态空间模型的可执行教程，与dynamax库配套使用。该教程由Kevin Murphy、Scott Linderman等人编写，采用MIT许可证。内容涵盖贝叶斯滤波、平滑和状态估计等主题，并提供JAX代码实现。这一资源有助于学习者掌握状态空间模型的理论和实践，适用于概率机器学习和机器人技术等领域。