Trí nhớ tập diễn được xây dựng bằng mạng thần kinh tự kết hợp gồm 1000 neuron, tổ chức thành ma trận 20x50, mỗi hàng là một sự kiện (vật thể, hành động, phần thưởng).

• Quá trình học sử dụng Hebbian learning một lần (one-shot), cho phép robot lưu trữ nhanh các trải nghiệm.
• - Quá trình hồi tưởng sử dụng động lực lan truyền kích hoạt (retrieval dynamics), kích hoạt các neuron liên quan khi có tín hiệu ngữ cảnh.
• - Các tín hiệu kích hoạt gồm: vật thể nhìn thấy, từ ngữ (ví dụ “red ball”), hành động của người (ví dụ “stack”).
• - Robot có thể hồi tưởng các trải nghiệm liên quan, kết hợp chúng để suy luận mục tiêu hiện tại và hành động phù hợp.
• - Ví dụ: khi thấy người đặt khối màu lên khối meccano, robot hồi tưởng hai trải nghiệm trước đó và suy luận rằng nên đặt khối nấm lên trên để hoàn thiện tháp.
• - Hệ thống cho phép robot suy luận hành vi người, tưởng tượng trạng thái tương lai, và phối hợp hành động theo mục tiêu chung.
• - Kiến trúc này giúp giải quyết vấn đề gán nghĩa cho biểu tượng (symbol grounding) vì các ký hiệu được gắn với trải nghiệm thực tế.