यह शोधपत्र एक मौलिक असंभवता प्रमेय प्रस्तुत करता है, जिसमें कहा गया है कि एक वृहत्-स्तरीय भाषा मॉडल (LLM), जो अस्पष्ट ज्ञान-समूहों को संसाधित करने में सक्षम है, एक साथ सत्य ज्ञान निरूपण, अर्थगत सूचना संरक्षण, प्रासंगिक ज्ञान का पूर्ण प्रकटीकरण और ज्ञान-बाधित अनुकूलन प्राप्त नहीं कर सकता। यह असंभवता किसी अभियांत्रिकी सीमा से नहीं, बल्कि सूचना-समूह की गणितीय संरचना से उत्पन्न होती है। यह शोधपत्र अनुमान प्रक्रिया को आंशिक ज्ञान का उपयोग करके प्रतिक्रियाएँ बनाने के लिए प्रतिस्पर्धा करने वाले वितरित घटकों के बीच विचारों की नीलामी के रूप में वर्णित करके इसे प्रदर्शित करता है। यह प्रमाण तीन स्वतंत्र गणितीय क्षेत्रों में फैला है: तंत्र डिज़ाइन सिद्धांत (ग्रीन-लाफॉन्ट), उपयुक्त स्कोरिंग नियम सिद्धांत (सैवेज), और ट्रांसफ़ॉर्मरों का प्रत्यक्ष संरचनात्मक विश्लेषण (लॉग-सम-एक्सप उत्तलता)। विशेष रूप से, हम प्रदर्शित करते हैं कि अति-आत्मविश्वासी या सहज प्रतिक्रियाओं (मतिभ्रम, रचनात्मकता, या कल्पना की विशेषताएँ) की उत्पत्ति को कैसे मापा जाए। इस विश्लेषण का समर्थन करने के लिए, हम सामान्य परिस्थितियों में बाधित अनुमान को मॉडल करने के लिए अर्थगत सूचना मापों और उद्भव संचालकों की पूरक अवधारणाओं का परिचय देते हैं। हम प्रदर्शित करते हैं कि जहाँ एक ओर प्रतिबंधित अनुमान सुलभ जानकारी उत्पन्न करता है जो मूल्यवान अंतर्दृष्टि और प्रेरणा प्रदान करती है, वहीं आदर्श रूप से अप्रतिबंधित अनुमान अर्थगत सामग्री को सख्ती से संरक्षित रखता है। यह प्रदर्शित करके कि मतिभ्रम और कल्पनाएँ गणितीय रूप से समान घटनाएँ हैं, जो सत्यता, अर्थगत सूचना संरक्षण, प्रासंगिक ज्ञान प्रकटीकरण और ज्ञान-संकुचित अनुकूलन से उनके विचलन पर आधारित हैं, हम उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में इन व्यवहारों के प्रबंधन के लिए एक सैद्धांतिक आधार प्रदान करते हैं। अंत में, हम प्रस्तावित सिद्धांत के मूल्यांकन और सुधार के लिए कुछ अनुमानित विचार प्रस्तुत करते हैं।
