시스템이 가설에 헌신할 때 압축으로 인해 그 근거 구조의 상당 부분이 사라지지만, 어떤 정보를 압축에서 살려야 하는가는 그 자체가 결과(consequence)에 민감한 문제라는 주장을 펼친다. 저자들은 능동 제약 필드가 후보들에 대한 가설 기하구조를 결정하는 순환적 중재 아키텍처를 제안하며, 그 기하구조 전체를 그대로 운반하지 않고 결과 기하·중재 기억·자원 제약에 따라 해상도가 조정되는 지원-인식 제어 상태로 압축한다. 너무 적은 지원은 정책 구분을 붕괴시키고, 너무 많은 지원은 학습을 파편화한다는 두 실패 양상을 식별했다. 시뮬레이션 결과 적응형 컨트롤러가 모든 고정 해상도 컨트롤러보다 누적 효용이 우수했으며, 지원 충분성은 정적 임계가 아닌 동적 압축 기준으로 이해돼야 한다고 결론지었다.

• •압축도 결과에 민감한 결정 문제로 재정의하는 이론 제시
• •수용 가능 제어 상태 기반의 순환 중재 아키텍처 제안
• •과소·과다 지원 보존의 두 실패 양상 식별
• •적응형 컨트롤러가 고정 해상도 컨트롤러보다 누적 효용 우수
• •지원 충분성을 정적 임계가 아닌 동적 압축 기준으로 재해석