• 日期：2026-07-14 R2
  • arxiv 链接：https://arxiv.org/abs/2603.15569
  • video-kb 脚本原路径：/shared/video-kb/scripts/tom/2026-07-14_R2_mamba3-ssm-mimo-complex-state-short-video-script.md

1. 标题与观众

标题：Mamba-3 · arXiv:2603.15569 · ICLR 2026 · Princeton Lahoti · SSM 三件套 · trapezoidal + complex state + MIMO · 1.5B +1.8pp · state size 减半 · 7× decode

Mamba-3（arXiv:2603.15569v1 · ICLR 2026 accepted · A. Lahoti et al. (Princeton) · Apache 2.0 · github.com/state-spaces/mamba）把次二次（sub-quadratic）线性序列模型推到新 Pareto 前沿 —— 三项正交可叠加 = exponential-trapezoidal discretization + complex-valued state update + multi-input multi-output（MIMO），1.5B 相比 Gated DeltaNet +0.6pp，MIMO 变体再 +1.2pp = 累计 +1.8pp，同等 perplexity 仅需 Mamba-2 一半 state size，长序列 decode 速度比 Transformer 快 7×，MIMO 不增加 decode 延迟。

3. 45-90 秒口播稿

Mamba-3 一篇 arXiv 论文（arXiv:2603.15569 · ICLR 2026 accepted · Princeton Lahoti et al. · Apache 2.0）拆出次二次序列模型正在发生的转向 —— 一边是 Transformer 的 O(n²) 自注意力 + 线性 KV 内存 · 长上下文 decode 贵 · KV cache 随上下文线性增长。另一边：Mamba-3 用 三项正交改进 同时推进 performance-efficiency Pareto 前沿（脚本作者基于 arXiv:2603.15569 abstract + Princeton blog 语义转述 · 非原文 verbatim）。

改进一 · 更富表达力的 SSM 离散化递推 = exponential-trapezoidal discretization · 平均 t-1 与 t 的 Bx 贡献再 apply state decay · 让递推更像「上下文相关状态机」（类比*）· 比标准 S4 编码更复杂时间依赖。

改进二 · 复数值状态更新规则 = d 维复数 = 2d 自由度 · 相位编码天然适配计数 / 栈 / 模运算 · 不增加 state size 前提下编码更丰富相位信息。

改进三 · MIMO = multi-input multi-output · 复用 D 维 state 给 R 个 rank streams · 训练并行度提升但 decode 延迟不变 · 工程上这是关键杠杆。

数字 verbatim：1.5B 规模 +0.6pp vs Gated DeltaNet · MIMO 变体再 +1.2pp = 累计 +1.8pp · 同等 perplexity 仅需 Mamba-2 一半 state size · 长序列 decode 速度比 Transformer 快 7×（长序列场景 · 硬件条件未披露）。

工业验证：github.com/state-spaces/mamba 一手实现（pip install causal-conv1d>=1.4.0 + pip install mamba-ssm）· Nemotron 3 Super 120B/12B active hybrid Mamba-Transformer MoE（NVIDIA · 1M context）· Soofi S 30B-A3B 1M context 8× throughput · Attention to Mamba Apple 两阶段蒸馏 = 次二次模型已不再是研究玩具。

想看清次二次模型能不能上生产，关注 state size 杠杆 + MIMO decode 解耦 这两条曲线。

4. 镜头分镜

  • scene-1 hero（8s）
  • 屏幕文字（≤ 23 字符压缩版）：Mamba-3 SSM 三件套
  • 画面元素：标题卡 + arXiv:2603.15569 标识 + ICLR 2026 + Princeton Lahoti + Apache 2.0 徽章
  • 运动方式：标题卡从中心放大进入，徽章 stagger 入场
  • scene-2 cards（8s）
  • 屏幕文字：二次 vs 次二次
  • 画面元素：双路对照卡（O(n²) Transformer + KV 线性 vs O(n) SSM + state 恒定）+ "inference-first" 副卡
  • 运动方式：双路 stagger 滑入，关键词副卡从下方淡入
  • scene-3 flow（8s）
  • 屏幕文字：三项正交改进 + 累计 +1.8pp
  • 画面元素：3 卡流程（① exponential-trapezoidal discretization + 平均 t-1 与 t 的 Bx 贡献 ② complex-valued state + d 维 = 2d 自由度 ③ MIMO + 复用 D 维 state 给 R streams）+ 数字卡（+0.6pp → +1.2pp → 累计 +1.8pp*）
  • 运动方式：3 卡 stagger 滑入，数字卡累计箭头连接
  • scene-4 evidence（8s）
  • 屏幕文字：硬指标三连发
  • 画面元素：3 张硬指标卡（state size N/2 + 7× decode · 标注「硬件未披露」+ MIMO decode 不变）+ Mamba-2 对比柱状
  • 运动方式：硬指标卡逐张揭示，Mamba-2 对比柱从右侧推入
  • scene-5 risk（8s）
  • 屏幕文字：边界限定语 · 不可全称超越
  • 画面元素：4 张风险卡（#01 7× 速度 · 长序列 + 硬件未披露 / #02 +1.8pp 仅 1.5B · 7B+ 待披露 / #03 复数状态 · state-tracking 任务特别有效 · 其他待验证 / #04 Soofi S 8× throughput 仅 4 万 token 区间）
  • 运动方式：风险卡逐张滑入，停留 1.5 秒，橙色警示角标
  • scene-6 checklist（8s）
  • 屏幕文字：今天能带走什么
  • 画面元素：3 行 checklist（① 关注次二次模型在长上下文场景的工程落地 ② 关注 state size 杠杆 + MIMO decode 解耦 ③ 关注 SSM+Transformer 混合架构 Nemotron 3 Super + Soofi S）+ 安装副卡（pip install causal-conv1d>=1.4.0 + pip install mamba-ssm）
  • 运动方式：清单自上而下逐行 reveal，勾选图标逐个点亮
  • scene-7 closing（8s）
  • 屏幕文字：次二次已不是研究玩具
  • 画面元素：主源卡（arXiv:2603.15569 · ICLR 2026 · Princeton Lahoti · Apache 2.0）+ 工业旁证卡（Nemotron 3 Super · Soofi S · Attention to Mamba）+ github.com/state-spaces/mamba 一手实现标识
  • 运动方式：主源 + 旁证双层 stagger 收束，仓库链接水印从透明渐显