非Transformer架构崛起——RWKV-6、Mamba与线性注意力机制如何重塑2026大模型格局
2026年，以RWKV-6、Mamba系列为代表的状态空间模型（SSM）和线性注意力架构在长序列建模任务上展现出与Transformer相媲美的性能，同时推理效率提升数倍。本文深入分析非Transformer架构的技术原理、生态进展及对大模型产业格局的深远影响。
状态空间模型
Mamba状态空间模型的硬件感知推理优化：从选择性扫描到并行前缀和
深入分析Mamba架构选择性扫描的GPU硬件感知优化策略，包括并行前缀和、CUDA Kernel Fusion、FlashAttention风格IO-Aware Tiling等全链路优化方案，实测14倍加速。
Mamba 选择性状态空间模型：亚二次复杂度大语言模型推理工程实践
从S4到Mamba的架构演进，深入剖析选择性状态空间的数学本质、硬件感知并行扫描实现，以及在大规模语言模型推理中的工程部署实践。
