D'un point de vue fondamental, ces deux méthodes suivent en réalité le même principe central. Elles soulignent un problème : pour qu'un modèle puisse réaliser une mémoire cohérente à long terme et une stabilité de compréhension, il ne suffit pas de se reposer uniquement sur une fenêtre de contexte fixe et le stockage de poids. Cette limite détermine le plafond actuel de l'architecture. En d'autres termes, la "compréhension" véritable doit aller au-delà des contraintes des paramètres du modèle lui-même — c'est le défi fondamental que doit résoudre la conception de toute architecture d'IA.