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本文探索了使用Mamba和混合Mamba-Transformer骨干网络的循环(递归)状态空间语言模型,表明其在推理任务上优于非循环基线,并在等参数和等FLOPs预训练下保持竞争力,同时自适应退出状态选择改善了中间深度性能。