ThetaMem es un estudio preliminar con una sola semilla de un mezclador recurrente que modifica el estado recurrente mediante elevaciones de clave aprendidas de Hadamard con signo o producto exterior, en lugar de refinar los mecanismos de compuerta. El autor presenta resultados mixtos en benchmarks sintéticos y busca explícitamente críticas para identificar el experimento más económico que pueda falsificar el enfoque.

  • En MQAR con extrapolación de longitud 4×, ThetaMem (exterior) logró una puntuación de 0.976 usando floats de estado central 32×, mientras que GDN-2 con una clave más ancha obtuvo 0.814.
  • ThetaMem (Hadamard) obtuvo 0.668 en el mismo benchmark en comparación con 0.567 de GDN-2.
  • En las pruebas de recuperación difusa MAD, ThetaMem tuvo un rendimiento inferior al de GDN-2 (pérdida de 0.181 frente a 0.323).

El autor señala que las comparaciones con estado central coincidente no están emparejadas en parámetros y pide controles más justos que involucren el emparejamiento de estado, parámetros y cómputo en trabajos futuros.