ThetaMem هي دراسة أولية بذرة واحدة لمُخلِّط متكرر يعدّل الحالة المتكررة عبر رفع مفاتيح مُكتسبة باستخدام ضرب هادامارد الموقّع أو المنتج الخارجي، بدلاً من تحسين آليات التوجيه. يعرض المؤلف نتائج مختلطة على معايير اصطناعية ويسعى صراحةً إلى النقد لتحديد أرخص تجربة يمكن أن تدحض النهج.
- في MQAR مع استقراء طول 4×، حقق ThetaMem (المنتج الخارجي) نتيجة 0.976 باستخدام تعويمات بحالة أساسية ×32، بينما حصل GDN-2 بمفتاح أوسع على 0.814.
- سجل ThetaMem (هادامارد) 0.668 في نفس المعيار مقارنة بـ 0.567 لـ GDN-2.
- في اختبارات الاسترجاع الضبابي MAD، كان أداء ThetaMem أسوأ من GDN-2 (خسارة 0.181 مقابل 0.323).
يلاحظ المؤلف أن المقارنات ذات الحالة الأساسية المتطابقة غير متوازنة من حيث المعاملات، ويدعو إلى ضوابط أكثر عدالة تتضمن موازنة الحالة والمعامل والحوسبة في الأعمال المستقبلية.