De forma fundamental, esses dois métodos na verdade seguem o mesmo raciocínio central. Ambos abordam uma questão: para que o modelo alcance uma memória coerente a longo prazo e uma estabilidade de compreensão, confiar apenas na janela de contexto fixa e no armazenamento de pesos não é suficiente. Essa limitação determina o teto da arquitetura atual. Em outras palavras, a "compreensão" verdadeira precisa ir além das restrições dos próprios parâmetros do modelo — esse é o desafio fundamental que toda a concepção de arquitetura de IA deve resolver.