قارنت دراسة إزالة في OLMo-core بين دمج Engram على محول قياسي مقابل عمود فقري هجين يتكون من 3 طبقات GDN + 1 طبقة انتباه. كشفت التحليلات أن إصلاح تجاوز السعة الموقّع وفشل فهرسة معرفات الرموز المحشوة قلص بشكل كبير الفجوة في الأداء بين البنيّتين.
- حقق محول + Engram فقدان إنتروبيا متقاطعة والتباسًا أقل قليلاً من الهجين.
- عالج الهجين رموزًا أكثر في الثانية لكنه عانى من تدرجات أكثر تقطعًا وMFU أقل بسبب قيود المترجم على بُعد النموذج.
- أدى إصلاح فشل الفهرسة ونقل المصفوفات الثابتة إلى مخازن مؤقتة مسجلة إلى تقليل الفقد لكلا العمودين الفقريين.
- ظل ذاكرة GPU ثابتة لكلا التشغيلين رغم زيادة محاولات إعادة تخصيص CUDA في الهجين.
تشير النتائج إلى أن فروق الأداء الأولية كانت جزئيًا آثار تنفيذية وليست مزايا بنيوية متأصلة، مما يسلط الضوء على أهمية قيود الهندسة مثل الإنتاجية وتوافق المترجم في البحث.