本研究提出了VidCtx框架，旨在解决大型多模态模型在视频问答中的计算和内存限制。通过整合视觉信息和上下文文本，VidCtx显著提高了问答的相关性和有效性，实验结果表明其在视频问答基准测试中表现优异，具有良好的应用潜力。

本研究探讨了Mamba和状态空间模型的计算限制，发现其计算能力与Transformer相当，无法解决某些复杂问题。

调查现代Hopfield模型的内存检索动力学的计算限制，发现基于模式的范数的效率存在相变行为，仅在范数低于某个临界值时存在亚二次的高效模型；在此条件下进行内存模式的线性检索和输入查询序列的处理，证明了计算时间与存储模式数量和查询序列长度线性扩展的下界，并证明了其内存检索误差边界和指数级内存容量。