Пользователь как энгра предлагает хранить факты по каждому пользователю в виде хирургических, хеш-ключевых редакций в таблице памяти, оставляя процесс мышления в общем адаптере. Такой подход обеспечивает на 5,6 раза более высокую точность косвенного мышления и сохраняет базовую производительность мышления, при этом объем памяти на 33 000 раз меньше, чем при использовании LoRA по каждому пользователю. Метод позволяет выполнять раздельные редакции пользователей, которые составляются без потерь, превосходя ретриевные потоки при более чем 100 фактах.