architecture-details
A principal inovação do Mamba é a camada Selective SSM (S6) que torna os parâmetros do modelo de espaço de estados dependentes da entrada.
- Skills
- Investigação em IA
- 1
Para que serve e como usar
Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.
- Instale a skill (comando acima).
- No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
- Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.
Instalar (Claude Code)
mkdir -p .claude/skills/architecture-details && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__architecture-details.md -o .claude/skills/architecture-details/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
# Mamba Architecture Details
## Selective State Space Mechanism
Mamba's core innovation is the **Selective SSM (S6)** layer that makes state space model parameters input-dependent.
### How S6 Works
**Traditional SSMs** (non-selective):
```python
# Fixed A, B, C matrices for all inputs
h(t) = A * h(t-1) + B * x(t) # State update
y(t) = C * h(t) # Output
```
**Mamba's Selective SSM**:
```python
# Input-dependent parameters
B(t) = Linear_B(x(t)) # Selection mechanism
C(t) = Linear_C(x(t)) # Output projection
Δ(t) = Linear_Δ(x(t)) # Discretization step
# Selective state up
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