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深度分析

User as Engram：以哈希定位稀疏記憶表實現本地化 LLM 個人化

隨著大型語言模型個人化需求提升，研究提出User as Engram技術，將使用者事實以局部哈希表編輯方式儲存，推理能力則共享LoRA，實驗顯示在記憶體占用、跨使用者干擾與推理精度上均優於傳統LoRA或檢索方法，此架構亦可與OpenJarvis等本地AI平台結合，提升開發者彈性。