TurboMamba 架构发布：训练推理更快、预测更准
原文标题：TurboMamba: Faster Inference, Faster Training, and Better Prediction with Lexical Memory
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研究者提出 TurboMamba 语言模型架构，由全局 Mamba-3 模型与小型 Transformer 组合，并加入三项轻量改进提升局部预测。在 FineWeb-Edu 上对比十二个模型，其平均 NLL 比 Mamba-3 低 9.4%，端到端训练吞吐量达 Mamba-3 的 2.60 倍，批量推理延迟加速 3.12 倍。
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TurboMamba 在 FineWeb-Edu 上 NLL 比 Mamba-3 低 9.4%，训练吞吐 2.60 倍
- •架构为全局 Mamba-3 每完成一个 token 块运行一次，小型 Transformer 结合全局上下文与块内前序 token 预测下一 token
- •三项轻量改进：直接访问前一块最后 token、对下一 token 分数做小修正、与近期 token 频率的学习式混合
- •对比十二个同参数量、同训练预算模型，平均 NLL 比 Mamba-3 低 9.4%、比 Jamba 版低 7.3%、比 Zamba 版低 18.3%
- •端到端训练吞吐为 Mamba-3 的 2.60 倍；32 序列批量（256 token 提示 + 128 生成）延迟加速 3.12 倍
为什么重要：同时改善训练吞吐、推理延迟与预测质量，且对比基线含 Transformer、Jamba、Zamba，为 Mamba 系架构的实用性提供了较完整的横向参照。
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