替代 Transformers 的新一代网络状态空间模型：综述

基于摘要分析。本文围绕 Transformer 的高计算需求，综述状态空间模型（State Space Model，SSM）作为自注意力架构替代方案的研究进展，主要贡献是梳理基本原理、现有模型及应用，并提供实验比较与统计分析。作者将其称为该方向的首个全面综述，但这一优先性声明尚未独立核实。 综述覆盖自然语言处理、计算机视觉、图、多模态与多媒体、点云／事件流、时间序列等领域，试图说明不同 SSM 结构在不同任务中的特点与有效性，并提出理论及应用层面的后续研究方向。摘要没有列出具体模型、状态更新机制、训练目标或复杂度表达式，因此不能据此确定各类 SSM 如何降低计算成本，也不能将其统一视为性能优于 Transformer 的方案。 作者报告提供了实验比较和统计分析，但摘要未给出数据集、数据划分、对照基线、指标或数值结果；实验协议、消融及统计信息尚未验证。阅读全文时应重点核对效率比较的序列长度与硬件条件，以及性能和计算成本是否在一致设置下评估。摘要附有持续更新相关工作的 GitHub 清单，这不等同于提供全部比较实验的实现、配置或复现脚本。 原论文的主要对象是通用序列建模架构综述，而非 EEG 解码或 BCI 验证。材料仅明确提及时序数据应用，尚不足以建立具体的 EEG 迁移机制，因此不据此提出迁移效果或复现实验建议；已有 EEG 相关工作尚未检索确认。