根本的に見ると、これら二つの方法は実は同じコアロジックに従っています。どちらも一つの問題を指摘しています：モデルが長期的な記憶の一貫性と理解の安定性を実現するためには、固定されたコンテキストウィンドウと重みの記憶だけでは不十分です。この制限が現在のアーキテクチャの天井を決定しています。言い換えれば、真の「理解」にはモデル自体のパラメータ制約を超える必要があります——これが全AIアーキテクチャ設計が解決すべき根本的な難題です。