연구 결과, 인기 있는 상태 공간 언어 모델 Mamba의 단어 처리 시간 간격이 인간의 독해 시간과 일치하는 것으로 나타났어요. Mamba의 단어 처리 시간 간격은 인간의 독해 시간을 예측하는 중요한 요소이며, GPT-2 surprisal과 같은 기존 예측 변수를 고려해도 유의미해요. 연구팀은 Mamba의 아키텍처와 내부 역학을 분석하여 인간의 실시간 언어 처리 연구에 새로운 시각을 제공할 수 있다고 제안했어요.