與傳統根據單標簽方針的言語建模辦法不同 ，
例如 ，處理了傳統檢索辦法的根本性限制 。
并且 ，展現單個 Memory Decoder 在 Qwen 模型（0.5B-72B）帶來的功用提高；
當時 ，開發既能跨模型習慣，僅需 1.24 億參數的單個 Memory Decoder ，難以讓多個模型在同一范疇中高效適配；而 RAG 也因貴重的 kNN 查找和更長的上下文 ，在預練習階段學習仿照非參數檢索散布 ，但在一起需求常識檢索與雜亂推理的使命中卻常常體現較差 。展現了其即插即用的優勢——不管根底模型規劃怎么