নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমস (NeurIPS) সম্মেলনে ২০২৫ সালে গবেষকরা এমন কিছু ফলাফল উপস্থাপন করেছেন যা থেকে বোঝা যায় যে, শুধুমাত্র রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL) মডেলের আকার বৃদ্ধি করলেই উন্নত কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করা যায় না, বিশেষ করে পর্যাপ্ত রিপ্রেজেন্টেশন ডেপথ (representation depth) ছাড়া। সম্মেলনের সবচেয়ে প্রভাবশালী গবেষণাপত্রগুলোর মধ্যে এই গবেষণাটি বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য। এটি এআই (AI) ক্ষেত্রে একটি পরিবর্তনের ইঙ্গিত দেয়, যেখানে অগ্রগতি ক্রমশ কাঁচা মডেলের আকারের চেয়ে স্থাপত্য নকশা, প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া এবং মূল্যায়ন কৌশলের দ্বারা বেশি সীমাবদ্ধ হচ্ছে।

এই ফলাফলটি দীর্ঘদিনের একটি ধারণাকে চ্যালেঞ্জ করে যে, বৃহত্তর মডেলগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে এআই সিস্টেমে আরও ভালো যুক্তিবোধের জন্ম দেয়। মৈত্রেয়ী চ্যাটার্জী এবং দেবাংশ আগরওয়াল, যারা NeurIPS-এর গবেষণাপত্রগুলো বিশ্লেষণ করেছেন, তাদের মতে সম্মেলনটি একটি সম্মিলিত ধারণাকে তুলে ধরেছে যে স্কেলিং, মূল্যায়ন এবং সিস্টেম ডিজাইন সম্পর্কে মৌলিক অনুমানগুলোর পুনঃমূল্যায়ন করা প্রয়োজন।

রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ছিল অন্যতম প্রধান ক্ষেত্র, যেখানে গবেষকরা প্রমাণ করেছেন যে RL মডেলের আকার বৃদ্ধি করলে প্রায়শই কর্মক্ষমতা একটি নির্দিষ্ট স্তরে গিয়ে থেমে যায়, যদি মডেলগুলোর পরিবেশের জটিলতাগুলো কার্যকরভাবে উপস্থাপনের জন্য পর্যাপ্ত স্থাপত্য গভীরতা (architectural depth) না থাকে। এর থেকে বোঝা যায় যে, একটি RL এজেন্টের অর্থপূর্ণ বৈশিষ্ট্য বের করার এবং তার চারপাশের পরিবেশের বিমূর্ত উপস্থাপনা তৈরি করার ক্ষমতা ক্রমাগত শেখা এবং উন্নতির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

চ্যাটার্জী বলেন, "আমরা দেখেছি যে, কোনো সমস্যার সমাধানে কেবল আরও বেশি প্যারামিটার ব্যবহার করলেই সবসময় ভালো ফলাফল পাওয়া যায় না।" "কার্যকরভাবে শেখার জন্য মডেলের আর্কিটেকচার, বিশেষ করে উপস্থাপনার গভীরতা (depth of representation) একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।"

এই গবেষণার ফলাফল একাডেমিক গবেষণার বাইরেও বাস্তব বিশ্বের এআই সিস্টেমের বিকাশের ওপর প্রভাব ফেলে। উদাহরণস্বরূপ, রোবোটিক্সের ক্ষেত্রে, যেখানে জটিল কাজগুলো করার জন্য রোবটদের প্রশিক্ষণ দিতে RL ব্যবহৃত হয়, এই অন্তর্দৃষ্টিগুলো ইঙ্গিত দেয় যে রোবটের নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার আকার কেবল বৃদ্ধি করার চেয়ে এমন আর্কিটেকচার ডিজাইন করার দিকে মনোযোগ দেওয়া বেশি কার্যকর যা পরিবেশ সম্পর্কে আরও গভীর ধারণা তৈরি করতে পারে।

আগারওয়াল উল্লেখ করেছেন যে, সম্মেলনে শক্তিশালী মূল্যায়ন কৌশলগুলোর ওপরও জোর দেওয়া হয়েছে। তিনি বলেন, "ঐতিহ্যবাহী মূল্যায়ন মেট্রিকগুলো প্রায়শই এআই কর্মক্ষমতার সূক্ষ্ম পার্থক্যগুলো ধরতে ব্যর্থ হয়, বিশেষ করে উন্মুক্ত বা অস্পষ্ট কাজগুলোতে।" "এই সিস্টেমগুলোর প্রকৃত ক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য আমাদের আরও অত্যাধুনিক পদ্ধতির প্রয়োজন।"

NeurIPS ২০২৫-এ উপস্থাপিত গবেষণাটি এআই সম্প্রদায়ের মধ্যে একটি ক্রমবর্ধমান স্বীকৃতিকে তুলে ধরেছে যে, স্থাপত্য উদ্ভাবন, পরিমার্জিত প্রশিক্ষণ পদ্ধতি এবং ব্যাপক মূল্যায়ন কৌশলের ওপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করে আরও সূক্ষ্ম পদ্ধতির প্রয়োজন। এই পরিবর্তন ভবিষ্যতে আরও দক্ষ এবং কার্যকর এআই সিস্টেমের দিকে পরিচালিত করতে পারে, যার প্রয়োগ রোবোটিক্স এবং স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন থেকে শুরু করে ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসা এবং বৈজ্ঞানিক আবিষ্কার পর্যন্ত বিস্তৃত।