该研究提出了一种混合记忆架构（MoM），有效解决线性序列建模中的记忆状态压缩问题，显著提高了记忆容量并减少了干扰。实验结果表明，该方法在回忆任务上优于现有技术，接近Transformer的性能。

本研究通过结构化初始化技术改进状态空间模型，使其在回忆任务中表现更佳，提升了复制和关联回忆能力。