La versione originale del TLC non prevede ponderazione nei collegamenti tra i nodi. Questa versione è risultata applicabile all'elaborazione umana in molti compiti sperimentali, ma non è stata in grado di prevedere che le persone avrebbero risposto più rapidamente a domande riguardanti istanze di categoria più tipiche (o stereotipiche), rispetto a quelle che coinvolgono istanze meno tipiche. Collins e Quillian hanno in seguito aggiornato il modello, includendo connessioni ponderate per tenere conto di questo effetto. Questo TLC aggiornato è in grado di spiegare sia l'effetto di familiarità che l'effetto di tipicità. Il suo più grande vantaggio è che spiega chiaramente l'effetto "priming": è più probabile accedere a informazioni dalla memoria se le informazioni correlate (il "priming") sono state presentate poco prima. Esistono ancora numerosi fenomeni di memoria dei quali il TLC non riesce a rendere conto, compreso il motivo per cui le persone sono in grado di rispondere rapidamente a domande ovviamente false (come "un pollo è un meteorite?"), dal momento che i nodi rilevanti sono molto distanti nella rete .