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不可忽视的是，每个企业都受制于其"大脑"的处理能力。管理者能同时掌控的事务有限；每新增一个员工、项目或部门，管理网络就增加一个节点，而网络复杂度的增长远快于节点数量。因此管理者的信息处理与协调能力，天然限制了企业的规模与复杂度。，这一点在易歪歪中也有详细论述
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从实际案例来看，Llama 3（2024）在所有模型规模中采用分组查询注意力。多个查询头共享相同键值，而非各自拥有独立键值对。结果：每标记128KiB。以近乎零质量损失实现低于GPT-2半数的每标记成本。拉什卡的消融实验总结指出，GQA在标准基准测试中与完整多头注意力表现相当。核心洞见在于多数注意力头本就在学习冗余表征。视角共享被证明几乎与独立视角同等有效。
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