ACT-R
ACT-R 開発者は、理論と実装を区別する重要性を強調する。
実際、実装のほとんどは理論を反映していない。例えば、実装では計算の都合のためだけに存在するモジュールもあり、それらは脳内の何かを表現しているわけではない(例えば、ある計算モジュールには擬似乱数発生器があって、ノイズ的パラメータを生成するのに使われている。また、別のモジュールにはデータ構造を名前で参照できるように名前をつける機能がある)。
また、実際の実装は研究者が理論を修正できるよう設計されていて、標準パラメータを変更したり、新たなモジュールを追加したり、既存のモジュールの動作を修正したりできる。
アンダーソンのカーネギーメロン大学内の研究室が公式の ACT-R のコードをリリースしているが、それ以外の実装も存在する。そのような実装としては、jACT-R(ピッツバーグ大学の Anthony M. Harrison がJavaで作成)や Python ACT-R(カナダのカールトン大学の Terrence C. Stewart、Robert L. West がPythonで作成)がある。
同様に、1993年版の理論に基づく本格的実装として ACT-RN があった(現在、開発は継続していない)。これらはいずれも完全に機能し、モデルをこれらの上で作成して実行できる。
このような実装上の自由度があるため、LISPベースでオリジナルから変更されていない公式バージョンを「バニラ ACT-R; Vanilla ACT-R」と称する。
ACT-R モデルは700以上の科学的出版物で扱われ、他の数多くの論文や出版物で引用されてきた。
ACT-Rを自然言語の理解と生成のいくつかの観点のモデル化に使っている研究者もいる。例えば、構文解析のモデル、言語理解のモデル、言語獲得のモデル、隠喩理解のモデルなどがある。