Mamba 模型中的全局工作空间机制
原文标题：Residual Streams Read, Recurrent States Remember: The Global Workspace in Mamba Models
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研究将 Transformer 的全局工作空间解释扩展到状态空间语言模型，对 Mamba-1/2/3 的残差流与循环状态拟合雅可比透镜。联合读出在多数任务族上优于单一残差透镜，Mamba-2 上仅状态即可超越残差与 logit 透镜。作者还提出符号保护引导方法，但关系型答案上的增益并不稳定。
- 问题
- Transformer的全局工作空间解释能否扩展到状态空间语言模型。
- 方法
- 对Mamba-1/2/3的残差流与循环状态拟合雅可比透镜，并提出符号保护引导。
- 结果
- 联合读出在六个任务族中至少五个优于残差透镜；Mamba-2上仅状态即超越残差与logit透镜。
- 影响
- 表明循环状态是工作空间内容的独立载体，为SSM可解释性提供新测量维度。
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全局工作空间解释可扩展到Mamba，循环状态是独立的内容载体
- •对Mamba-1/2/3的残差流与循环状态拟合雅可比透镜，沿用原1000提示配方
- •联合残差-状态读出在每个测试检查点的至少5/6任务族上优于单一残差透镜
- •Mamba-2上仅状态读出在全部6个任务族超过残差与logit透镜
- •提出符号保护引导，在5个模型匹配口头报告试验中提升目标前五成功率，但关系型答案增益不稳定
为什么重要：说明状态空间模型的循环状态承载了Transformer式工作空间内容，其恢复与因果使用需单独测量。
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