본 논문은 시간 순서열 예측 분야에서, Transformer의 효율성 문제를 해결하기 위해 Mamba와 Transformer를 결합한 하이브리드 아키텍처를 제안한다. Mambaformer 아키텍처를 시간 순서열 도메인에 적용하는 과정에서 발생한 정보 간섭 문제를 해결하기 위해, 시간 순서열을 장기 패턴과 단기 변동으로 분해하는 새로운 전략을 도입한다. 이를 바탕으로, 장기 패턴에는 Mamba를, 단기 변동에는 Transformer를 사용하는 멀티 스케일 하이브리드 모델인 State Space Transformer (SST)를 제안한다. SST는 또한 시간 순서열의 해상도를 적응적으로 조절하는 멀티 스케일 패칭 메커니즘을 사용한다. 실험 결과, SST는 선형적 확장성과 함께 SOTA 성능을 달성했다.
