Desde un punto de vista fundamental, estos dos enfoques en realidad siguen la misma lógica central. Ambos abordan un mismo problema: para que un modelo logre una coherencia de memoria a largo plazo y una estabilidad en la comprensión, confiar únicamente en una ventana de contexto fija y en el almacenamiento de pesos no es suficiente. Esta limitación determina el techo de rendimiento de la arquitectura actual. En otras palabras, la "comprensión" verdadera requiere ir más allá de las restricciones de los parámetros del propio modelo; este es el problema fundamental que debe resolver el diseño de toda la arquitectura de IA.