在人工智能领域，Mamba与Transformer的结合正在成为研究热点，为自然语言处理和多模态任务带来新的突破。

最新研究表明，通过将Mamba架构与Transformer的强大编码能力相结合，模型在处理复杂的多模态数据时的效率提升了50%，同时在语言生成和图像识别任务中的准确率达到了惊人的95%。这种创新不仅优化了模型的训练速度，还显著增强了其在跨模态任务中的表现，例如在图文匹配和视频理解中展现出卓越的性能。

Mamba与Transformer的结合，正在为多模态智能系统的发展注入新的活力，开启智能技术的全新篇章。我整理了10篇【Mamba+Transformer】的相关论文，全部论文PDF版，工中号 沃的顶会 回复“transMamba”即可领取。

HMT-Grasp：A Hybrid Mamba-Transformer Approach for Robot Grasping in Cluttered Environments

文章解析 

本文提出了一种新的混合Mamba-Transformer架构（HMT-Grasp），通过结合Vision Mamba、卷积网络和Transformer的优势，有效捕获全局与局部信息，从而提升机器人视觉抓取在复杂场景中的适应性、精确性和灵活性。

实验结果表明，该方法在多个标准抓取数据集及实际机器人应用中超越了现有技术。

创新点 

首次将Mamba模型应用于机器人抓取任务，平衡全局与局部特征提取。

设计了一种混合架构，集成CNN、Transformer和Vision Mamba的优点。

通过并行卷积和Transformer块作为Mamba编码器输入，优化特征表示。

研究方法 

利用Vision Mamba捕捉空间细节，增强局部特征提取能力。

通过并行卷积和Transformer模块提取多尺度特征，输入到Mamba编码器中。

在Cornell、Jacquard和OCID-Grasp等数据集上进行广泛实验，并结合仿真与真实机器人测试。

研究结论 

HMT-Grasp方法显著提升了机器人抓取在复杂场景中的性能。

相比现有技术，该方法在多个抓取数据集上表现更优。

实验证明该方法在模拟和实际机器人应用中均表现出色。

Mamba-Shedder：Post-Transformer Compression for Efficient Selective Structured State Space Models

文章解析 

本文研究了基于选择性结构状态空间模型（SSM）的模型压缩方法，特别是针对Mamba及其混合架构。

通过探索不同粒度下组件移除对模型大小和计算开销的影响，提出了一种名为Mamba-Shedder的剪枝方案，在保持精度的同时显著提升模型效率。

创新点 

首次系统性研究了选择性结构状态空间模型的压缩可能性。

提出了Mamba-Shedder剪枝方案，实现高达1.4倍的推理加速。

揭示了SSM模块与Transformer模块在混合模型中的交互如何影响效率与精度权衡。

研究方法 

通过分析Mamba及混合架构中SSM模块的敏感性，设计针对性剪枝策略。

采用结构化和非结构化剪枝技术减少模型参数与计算量。

通过全面实验评估SSM模型对结构移除的容忍度，并分析其对性能的影响。

研究结论 

Mamba-Shedder能够有效减少冗余，提高模型效率，同时对整体性能影响较小。

SSM模块的特性决定了其对特定剪枝策略的适应性，为未来研究提供了方向。

混合模型中SSM与Transformer模块的交互关系是优化效率与精度的关键。