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，强调序列模型需要具备联想记忆能力。通过结合输入令牌的记忆与测试时间回归，揭示了现代模型设计的多种选择，推动了更强大且原则性的序列模型的发展。

本研究探讨了发火率模型在联想记忆中的应用，提出了一种新框架以确保记忆模式的稳定性，并分析了记忆的局部和全局稳定性，为构建稳健的联想记忆检索系统提供了深入见解。