연구진은 언어 모델의 개인화된 기억 저장 방식에 대한 새로운 접근법인 'User as Engram'을 제안했어요. 기존 방식과 달리, User as Engram은 사용자의 기억을 모델 가중치에 직접 쓰지 않고, 해시 키로 관리되는 메모리 테이블에 수술적인 편집으로 저장해요. 이 방식은 기존 LoRA 방식보다 33,000배 더 작은 메모리 공간을 사용하며, 간접 추론 정확도를 5.6배 향상시키고, 사용자에게 불이익을 주지 않아요.