برخلاف مدل های ایستا، معماری های ما از مقیاس پذیری پویا بهره می برند که عمق محاسباتی را بر اساس پیچیدگی وظیفه تنظیم می کند. این امر به شبکه اجازه می دهد «تمرکز» خود را بر جایی که بیشترین اهمیت را دارد معطوف کند و تاخیر را بدون کاهش عمق پردازش، به حداقل برساند.
ما در حال توسعه مسیرهای عصبی یکپارچه ای هستیم که انواع داده های متمایز (متن، تصویر و ورودی های حسی) را در یک فضای نهفته ی منسجم پردازش می کنند. این رویکرد امکان درک کل نگرانه از اطلاعات را فراهم کرده و ماهیت یکپارچه ی شناخت انسانی را شبیه سازی می کند.
بزرگ تر بودن همیشه به معنای بهتر بودن نیست. تحقیقات ما بر بهینه سازی پارامترهای با چگالی بالا تمرکز دارد تا به توانایی های استدلال برتر با کسری از ردپای محاسباتی سنتی دست یابیم. ما هوشمندی را به گونه ای می سازیم که سبک، سریع و به طرز باورنکردنی دقیق باشد.