课程更新：本课程已增加了Mamba-2模型的原理与代码解读。

Mamba模型是最近提出的可匹敌甚至超越Transformer的前沿序列模型。

Mamba引入了选择性状态空间模型(SSM), 允许SSM参数成为输入的函数，使得模型能够根据输入token沿着序列长度维度选择性地传播或遗忘信息。

通过设计面向硬件的并行扫描算法, 可高效地计算，达到了线性时间复杂度。与Transformers相比, Mamba拥有快速推理和线性扩展到百万级序列长度的能力。

本课程将全面深入地讲解Mamba的原理与代码实现。具体内容包括：

1. 图解Mamba： 讲解Transformer的问题，状态空间模型(SSM)，Mamba-选择性状态空间模型
2. Mamba原理精讲： 讲解序列模型、状态空间模型(SSM)、 S4状态空间模型、 Mamba(S6)架构、Mamba选择性扫描等硬件感知算法
3. Mamba文本生成实战：Ubuntu系统上安装Mamba并进行文本生成实战演示
4. Mamba代码精讲：讲解Mamba计算框图和语言模型流程图、代码概览、mixer_seq_simple代码解读、mamba_simple代码解读、selective_state_update代码解读、selective_scan_interface代码解读、selective_scan的C++/cuda代码解读等。

通过学习本课程, 建立起对Mamba模型的全面深入理解, 掌握其核心原理与代码实现技术, 为在相关领域的进一步研究学习与创新实践打下坚实基础。