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 উপস্থাপনা গভীরতা (representation depth) ছাড়া। নিউ অরলিন্স, লুইজিয়ানাতে অনুষ্ঠিত এই সম্মেলনে এআই সম্প্রদায়ের মনোযোগ কাঁচা মডেলের আকার থেকে সরে গিয়ে স্থাপত্য নকশা, প্রশিক্ষণ পদ্ধতি এবং মূল্যায়ন কৌশলের দিকে গেছে।

সম্মেলনে উপস্থাপিত বেশ কয়েকটি গবেষণাপত্র এআই উন্নয়ন সম্পর্কে দীর্ঘদিনের ধারণাগুলোকে চ্যালেঞ্জ করেছে। একটি মূল বিষয় ছিল যে, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি প্রায়শই জটিল পরিবেশকে উপস্থাপিত করার ক্ষমতার সীমাবদ্ধতার কারণে কর্মক্ষমতায় স্থিতিশীল হয়ে যায়, মডেলের আকার নির্বিশেষে। এটি ইঙ্গিত করে যে আরএল-এর সম্পূর্ণ সম্ভাবনা উন্মোচন করার জন্য আরও গভীর, আরও অত্যাধুনিক আর্কিটেকচারের প্রয়োজন।

NeurIPS-এ যোগদানকারী গবেষক মৈত্রেয়ী চ্যাটার্জী বলেন, "আমরা মডেলগুলোকে বড় করার দিকে এত বেশি মনোযোগ দিয়েছি যে, আমরা একটা দেয়ালে ধাক্কা খাচ্ছি।" "এই গবেষণাপত্রগুলো দেখায় যে, স্থাপত্য বিষয়ক উদ্ভাবন, বিশেষ করে উপস্থাপনা শিক্ষণে, আরএল-এর ক্রমাগত উন্নতির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।"

এই আবিষ্কারগুলোর রোবোটিক্স, গেম খেলা এবং স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমসহ বিভিন্ন ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, আরএল ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত একটি স্বয়ংক্রিয় যান যদি পরিবেশের অন্তর্নিহিত উপস্থাপনা খুব সরল হয়, তবে জটিল বাস্তব পরিস্থিতি নেভিগেট করতে সমস্যা হতে পারে।

সম্মেলনের আরেক গবেষক দেবাংশ আগরওয়াল মূল্যায়ন কৌশলের ওপর জোর দেন। আগরওয়াল বলেন, "এই মডেলগুলোর প্রকৃত ক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য আমাদের আরও ভালো উপায় দরকার।" "বর্তমান মানদণ্ডগুলো প্রায়শই বাস্তব-বিশ্বের কাজগুলোর সূক্ষ্মতাগুলো ধরতে ব্যর্থ হয়, যার ফলে কর্মক্ষমতা বেশি বলে মনে হয়।"

NeurIPS ২০২৫ সম্মেলনে এমন গবেষণাfeatured করা হয়েছে যেখানে এই ধারণাকে প্রশ্ন করা হয়েছে যে, বৃহত্তর ভাষার মডেল (LLM) স্বয়ংক্রিয়ভাবে আরও ভালো যুক্তিবোধের দিকে পরিচালিত করে। বেশ কয়েকটি গবেষণাপত্রে প্রস্তাব করা হয়েছে যে LLM-এর ক্ষমতাগুলো একত্রিত হচ্ছে, এবং তাদের উন্মুক্ত যুক্তিবোধের দক্ষতা মূল্যায়নের জন্য নতুন মেট্রিকের প্রয়োজন।

আর্কিটেকচার এবং প্রশিক্ষণ বিষয়ক গতিশীলতার দিকে মনোযোগের এই পরিবর্তন একটি ক্রমবর্ধমান স্বীকৃতিকে প্রতিফলিত করে যে এআই-এর অগ্রগতি শুধুমাত্র কম্পিউটেশনাল ক্ষমতার উপর নির্ভরশীল নয়। গবেষকরা এখন নতুন আর্কিটেকচার অন্বেষণ করছেন, যেমন মনোযোগ প্রক্রিয়া এবং শ্রেণিবদ্ধ উপস্থাপনা অন্তর্ভুক্ত করে, যাতে RL এজেন্টদের শেখার এবং সাধারণীকরণের ক্ষমতা উন্নত করা যায়।

এই আবিষ্কারগুলোর প্রভাব একাডেমিক সম্প্রদায়ের বাইরেও বিস্তৃত। এআই-চালিত পণ্য বিকাশকারী সংস্থাগুলোকে স্থাপত্য বিষয়ক উদ্ভাবন এবং শক্তিশালী মূল্যায়ন কৌশলগুলোকে অগ্রাধিকার দিতে হবে, যাতে তাদের সিস্টেমগুলো বাস্তব বিশ্বের সমস্যাগুলো কার্যকরভাবে সমাধান করতে পারে। NeurIPS ২০২৫ থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টিগুলো ইঙ্গিত করে যে এআই-এর ভবিষ্যৎ কেবল বৃহত্তর মডেল তৈরি করার মধ্যে নিহিত নয়, বরং আরও বুদ্ধিমান মডেল ডিজাইন করার মধ্যে নিহিত।