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　　此外，自然语言中的 ?-gram 天然遵循 Zipfian 分布，即少量高频模式贡献了绝大多数的记忆访问。这一统计特性启发研究者可以构建一种多级缓存层次结构（Multi-Level Cache Hierarchy）：将高频访问的嵌入缓存于更快的存储介质中（如 GPU HBM 或主机 DRAM），而将大量低频的长尾模式存放在容量更大但速度较慢的存储介质中（如 NVMe SSD）。这种分层设计使 Engram 能够扩展到极大规模的记忆容量，同时对有效访问延迟的影响保持在最低水平。

　　此外，纯 MoE 基准证明是次优的：将大约 20%-25% 的稀疏参数预算重新分配给 Engram 获得最佳性能。定量分析中，在 10B 范围内（? = 6 × 10²⁰），验证损失从 1.7248（? = 100%）改善到 1.7109，接近 ? ≈ 80% 时的最优值（Δ = 0.0139）。值得注意的是，这一最优点的位置在不同的范围内稳定（? ≈ 75%-80%），表明在固定稀疏性下，各个规模之间有一个稳健的分配偏好。这一观察到的 U 形确认了两种模块之间的结构互补性。

　　虽然注意力机制和位置编码为上下文处理提供了结构基础，但实验结果表明，长文本性能并非仅由架构先验决定。通过观察 Engram 的演进轨迹（从 41k 步到 50k 步），即使在控制相同模型架构和固定长文本扩展阶段计算预算的前提下，长文本性能仍随预训练进程单调提升。这表明长文本性能与基础模型的通用建模能力存在内在耦合。因此，严谨的架构对比必须通过对齐「基础模型损失（Loss）」而非仅仅对齐「训练步数」来控制这一混淆变量。

　　等损耗设置（Iso-Loss Setting，41k 步 vs. 基准）：该设置严格分离了架构效率的影响。当对比 Engram-27B（46k 步）与完整训练的 MoE-27B（50k 步），即预训练损失完全对齐的两个模型时，Engram 表现出显著增益。具体而言，它在复杂检索任务中大幅超越基准模型（例如，多查询「大海捞针」 NIAH：97.0 vs. 84.2；变量跟踪 VT：87.2 vs. 77.0）。