Coupled Mamba：利用耦合状态空间模型增强多模态融合

基于摘要分析。研究针对多模态融合中复杂的模态内与模态间相关性，提出 Coupled SSM，通过耦合不同模态的状态链建模动态交互，同时保持各模态内部状态过程的独立性；Coupled Mamba 是其多模态融合模型。 核心机制是跨模态隐状态转移：当前状态依赖自身状态链及相邻状态链在前一时间步的状态。为兼容 SSM 的硬件感知并行设计，作者通过引入历史状态并推导状态方程，得到全局卷积核。其具体耦合参数化、卷积核构造、训练损失及并行实现尚未验证，不能仅凭摘要判断其计算复杂度或适用序列长度。 作者报告，在 CMU-MOSEI、CH-SIMS、CH-SIMSV2 的多域输入实验中，相较所比较的方法，F1-Score 分别提高 0.4%、0.9% 和 2.3%。这里保留摘要的百分比表述，其指相对增幅还是绝对百分点尚未验证。作者还报告推理快 49%、GPU 显存节省 83.7%；对应基线、硬件、输入长度、批量大小及测量口径尚未验证，不能据此推断其他任务中的加速幅度。数据划分、F1 计算方式、消融及统计信息同样需查阅全文。 平台推测（待验证）：若跨模态状态耦合能利用互补时序信息，它可能适用于 EEG 与其他生理信号的联合建模，但这不构成已验证的 BCI 效果。迁移依赖可配对、可对齐的多模态序列及明确的任务监督；可复用状态链耦合思路，需改造信号编码、采样率对齐与状态更新时间尺度。EEG 低信噪比、跨被试差异、通道变化及小数据可能使耦合传播噪声而非有效信息。一个可证伪的小实验是在固定跨被试划分、相同编码器和训练预算下，对比独立状态链与耦合状态链，并测试模态缺失或时间错位时的表现。已有 EEG 相关工作尚未检索确认。