Согласно теории, для долгосрочной эффективности необходимо сохранение внутренней информационной структуры системы. Это требование приводит к эффектам памятования и самомоделирования, когда система непрерывно отслеживает и корректирует собственную информационную организацию.

Авторы также показали, что физически воплощённые интеллектуальные системы обладают внутренними эпистемическими пределами, которые аналогичны явлениям неполноты в математике — ограничениям, накладываемым самими законами физики на способность системы моделировать себя.

Работа рассматривает применение теории к биологическим системам, анализируя, как колебательная и околокритическая динамика помогают оптимизировать компромисс между сохранением информации, её рассеянием и полезной работой. Эта оптимизация, по мнению авторов, помещает человеческий мозг в режим эффективной работы, предсказанный общей физической теорией интеллекта.

На архитектурном уровне исследование разрабатывает теорию непрерывных динамических цепей, в которых классическая булева логика проявляется как частный случай выбора аттрактора динамической системы, а более общие инвариантные геометрии поддерживают режимы вычислений, выходящие за рамки фиксированной точки логики.

Авторы также предлагают физически обоснованную перспективу безопасности искусственного интеллекта, основанную на необратимом потоке информации и структурном гомеостазе — сохранении устойчивой внутренней информационной структуры. Это создаёт нейтральное по субстрату описание интеллекта как физического явления, применимое как к биологическим, так и к искусственным системам.