本研究评估了状态空间模型（SSMs）在语言模型中的信息回忆表现。结果显示，只有变压器和基于SSM的模型在联想记忆任务中表现优异，其他SSMs因机制差异未能成功，强调了机械评估的重要性。

本研究提出了一种新算法，解决了忆阻器基于霍普菲尔德神经网络的联想记忆在硬件缺陷和存储容量方面的不足。实验结果表明，该算法在50%设备故障情况下实现了3倍的有效容量，增强了记忆能力，提高了可靠性和能效。

本研究提出了一个统一框架，强调序列模型应具备联想记忆能力，以推动更强大的序列模型设计。

本研究解决了传统联想记忆模型向脉冲神经网络转化的问题，提出在低维凸流形上实现动态存储，从而显著提升存储能力和模式完成的稳健性。