নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমস (NeurIPS) কনফারেন্স ২০২৫-এ 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 যখন উপস্থাপনার গভীরতা অপর্যাপ্ত থাকে। কনফারেন্সে সবচেয়ে প্রভাবশালী কাজগুলোর মধ্যে এই গবেষণাটি বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য, যা এই ধারণাকে চ্যালেঞ্জ করে যে বড় মডেলগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় আরও ভালো যুক্তিবোধের জন্ম দেয়।

NeurIPS-এ উপস্থাপিত অন্যান্য গবেষণাপত্রের সাথে এই গবেষণাপত্রটি ক্ষেত্রটিতে একটি পরিবর্তনের ইঙ্গিত দেয়। এতে বলা হয়েছে যে, এআই-এর অগ্রগতি এখন শুধুমাত্র মডেলের অপরিশোধিত ক্ষমতার দ্বারা সীমাবদ্ধ নয়, বরং স্থাপত্য নকশা, প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া এবং মূল্যায়ন কৌশল দ্বারা ক্রমশ সীমাবদ্ধ হচ্ছে। একজন এআই গবেষক মৈত্রেয়ী চ্যাটার্জী উল্লেখ করেছেন, "এই বছরের শীর্ষ গবেষণাপত্রগুলো সম্মিলিতভাবে একটি গভীর পরিবর্তনের দিকে ইঙ্গিত করে: এআই-এর অগ্রগতি এখন মডেলের অপরিশোধিত ক্ষমতার চেয়ে স্থাপত্য, প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া এবং মূল্যায়ন কৌশল দ্বারা বেশি সীমাবদ্ধ।"

একটি গুরুত্বপূর্ণ অনুসন্ধানে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-এ উপস্থাপনার গভীরতার ওপর জোর দেওয়া হয়েছে। উপস্থাপনার গভীরতা বলতে একটি RL মডেল তার পরিবেশ থেকে আহরণ করতে শেখা বৈশিষ্ট্যগুলোর জটিলতা এবং পরিশীলিততাকে বোঝায়। গবেষণা অনুসারে, এই শেখা উপস্থাপনাগুলোতে পর্যাপ্ত গভীরতা না থাকলে, RL মডেলগুলোর কর্মক্ষমতা একটি নির্দিষ্ট স্তরে গিয়ে স্থির হয়ে যায়, তা যতই বড় হোক না কেন। এর থেকে বোঝা যায় যে, পরিবেশকে বোঝা এবং উপস্থাপন করার ক্ষমতা উন্নত না করে কেবল RL মডেলের আকার বৃদ্ধি করলে তা থেকে খুব সামান্যই ফল পাওয়া যায়।

অন্য একজন এআই বিশেষজ্ঞ দেবাংশ আগরওয়াল ব্যাখ্যা করেছেন যে "বড় মডেল মানেই ভালো যুক্তিবোধ" - এই ধারণাটি আর নির্ভরযোগ্য নয়। তিনি আরও যোগ করেছেন যে, এমন স্থাপত্য নকশার দিকে মনোযোগ দেওয়া উচিত যা বিশ্ব সম্পর্কে আরও অর্থবহ এবং বিমূর্ত উপস্থাপনা শিখতে পারে।

এই অনুসন্ধানের তাৎপর্য একাডেমিক গবেষণার বাইরেও বিস্তৃত। বাস্তব-বিশ্বের এআই সিস্টেম নির্মাণকারী সংস্থাগুলোর জন্য, এই গবেষণাটি ইঙ্গিত দেয় যে স্থাপত্য উদ্ভাবন এবং উন্নত প্রশিক্ষণ পদ্ধতিতে বিনিয়োগ করা কেবল বিদ্যমান মডেলগুলোর আকার বাড়ানোর চেয়ে বেশি কার্যকর হতে পারে। এর ফলে রোবোটিক্স, গেম খেলা এবং স্বয়ংক্রিয় ড্রাইভিংয়ের মতো ক্ষেত্রগুলোতে আরও দক্ষ এবং সক্ষম এআই সিস্টেম তৈরি হতে পারে।

NeurIPS ২০২৫ কনফারেন্সে এআই সম্প্রদায়ের বহুল প্রচলিত অন্যান্য বিশ্বাসকেও চ্যালেঞ্জ করা হয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে অ্যাটেনশন মেকানিজম একটি সমাধান হওয়া সমস্যা এবং জেনারেটিভ মডেলগুলো অনিবার্যভাবে প্রশিক্ষণের ডেটা মুখস্থ করে ফেলে - এই ধারণাগুলো। এই ফলাফলগুলো সম্মিলিতভাবে এআই উন্নয়নের জন্য আরও সূক্ষ্ম পদ্ধতির প্রয়োজনীয়তার কথা জানায়, যেখানে শেখার এবং সাধারণীকরণের অন্তর্নিহিত গতিশীলতা বোঝার ওপর বেশি জোর দেওয়া হয়।

NeurIPS ২০২৫-এ উপস্থাপিত গবেষণাটি এআই-এর স্থাপত্য এবং প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার ভূমিকা নিয়ে আরও অনুসন্ধিৎসু করে তুলবে বলে আশা করা হচ্ছে, যা সম্ভবত আরও দক্ষ এবং কার্যকর এআই সিস্টেমের নকশায় নতুন সাফল্যের দিকে পরিচালিত করবে। এআই সম্প্রদায় সম্ভবত RL-এ উপস্থাপনা শেখার উন্নতি এবং বর্তমান মডেলগুলোর সীমাবদ্ধতাগুলো কাটিয়ে উঠতে পারে এমন বিকল্প স্থাপত্য নকশা অন্বেষণের জন্য নতুন কৌশল বিকাশের দিকে মনোনিবেশ করবে।