Lý thuyết Nhận thức Thống nhất về Ý thức (UCCT) xem trí thông minh của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) không nằm ở bên trong mà là một kho lưu trữ rộng lớn, vô thức của các mẫu. Suy luận chỉ xảy ra khi các cơ chế neo bên ngoài (chẳng hạn như lời nhắc ít lần, ngữ cảnh tăng cường truy xuất, tinh chỉnh hoặc lập luận đa tác nhân) kích hoạt các mẫu liên quan đến nhiệm vụ. UCCT chính thức hóa quá trình này như một cuộc cạnh tranh Bayesian giữa các tiên nghiệm thống kê được học trong quá trình tiền huấn luyện và các mẫu mục tiêu dựa trên ngữ cảnh, cung cấp một giải thích định lượng duy nhất thống nhất các kỹ thuật thích ứng hiện có. Nó dựa trên ba nguyên tắc (vượt ngưỡng, tính phổ quát của phương thức và sức mạnh dự đoán mật độ-khoảng cách) và được xác thực thông qua các cuộc trình diễn liên miền trong QA văn bản, tạo chú thích hình ảnh và lập luận đa tác nhân, cũng như các thí nghiệm chuyên sâu sử dụng các mô hình số (cơ số 8, 9 và 10) và phân tích đường dẫn từng lớp. Kết quả thực nghiệm ủng hộ các dự đoán của UCCT bằng cách chứng minh hành vi ngưỡng, nhiễu bất đối xứng và độ trễ bộ nhớ. Bằng cách chứng minh rằng "trí thông minh" của LLM không phải là vốn có trong mô hình mà được tạo ra thông qua neo ngữ nghĩa, UCCT cung cấp hướng dẫn thực tế cho việc thiết kế các chẩn đoán và gợi ý có thể diễn giải, lựa chọn mô hình và thiết kế hệ thống dựa trên sự liên kết.
