マンバ・ツイスターの設計原理は、画像とテキストのマルチモーダル情報を効果的に統合するための革新的な手法を提供します。このアーキテクチャは、画像とテキストの相互作用を明示的にモデル化し、ハイブリッドな特徴キューブを構築することで、異なるモダリティ間の情報を結合します。さらに、チャネルスキャンと空間スキャンという2つのSSMスキャンを組み合わせることで、モダリティ間の相互作用を強化します。この設計原理は、他のマルチモーダルタスクにも適用可能です。例えば、音声と画像の統合、テキストと音声の組み合わせなど、異なるモダリティを持つ情報を統合するタスクにおいても有効であると考えられます。マンバ・ツイスターの設計原理は、複雑なマルチモーダルタスクにおいても高い性能を発揮する可能性があります。