MACは他のオンラインファイントニング手法に比べて優れたパフォーマンスを示すいくつかの理由があります。まず第一に、MACは効率的な知識保持を可能とするメモリバンクを活用しています。これにより、新しい情報を取得しつつ以前に学習した知識を保持できる点が大きな利点です。また、MACはアモルト化されたメタラーニングという効果的なフレームワークを使用しており、単一のエンコーダー順伝播だけでモデルを適応させることができるため、計算労力や時間の面でも優位性があります。さらに、Hierarchical Modulation Aggregationと呼ばれる階層的な集約技術も導入されており、大規模なメモリバンクでもメモリ使用量を削減しつつ性能維持が可能です。