Investigadores en la conferencia de Sistemas de Procesamiento de Información Neuronal (NeurIPS) en 2025 presentaron hallazgos que sugieren que simplemente escalar los modelos de aprendizaje por refuerzo (RL) no garantiza un mejor rendimiento, particularmente cuando la profundidad de la representación es insuficiente. La investigación, destacada entre los trabajos más influyentes de la conferencia, desafía la suposición de que los modelos más grandes conducen automáticamente a mejores capacidades de razonamiento en la inteligencia artificial.

El artículo, junto con otros presentados en NeurIPS, indica un cambio en el campo, sugiriendo que el progreso en la IA está cada vez más limitado por el diseño arquitectónico, la dinámica de entrenamiento y las estrategias de evaluación, en lugar de únicamente por la capacidad bruta de los modelos. "Los principales artículos de este año apuntan colectivamente a un cambio más profundo: el progreso de la IA ahora está menos limitado por la capacidad bruta del modelo y más por la arquitectura, la dinámica de entrenamiento y la estrategia de evaluación", señaló Maitreyi Chatterjee, investigadora de IA.

Un hallazgo clave enfatizó la importancia de la profundidad de la representación en el aprendizaje por refuerzo. La profundidad de la representación se refiere a la complejidad y sofisticación de las características que un modelo de RL aprende a extraer de su entorno. Según la investigación, sin suficiente profundidad en estas representaciones aprendidas, los modelos de RL tienden a estancarse en el rendimiento, independientemente de cuán grandes se vuelvan. Esto sugiere que simplemente aumentar el tamaño de un modelo de RL sin mejorar su capacidad para comprender y representar su entorno produce rendimientos decrecientes.

Devansh Agarwal, otro especialista en IA, explicó que "modelos más grandes significan mejor razonamiento" ya no es una suposición confiable. Agregó que la atención debe centrarse en el diseño de arquitecturas que puedan aprender representaciones más significativas y abstractas del mundo.

Las implicaciones de estos hallazgos se extienden más allá de la investigación académica. Para las empresas que construyen sistemas de IA del mundo real, la investigación sugiere que invertir en innovación arquitectónica y metodologías de entrenamiento mejoradas puede ser más efectivo que simplemente escalar los modelos existentes. Esto podría conducir a sistemas de IA más eficientes y capaces en áreas como la robótica, los juegos y la conducción autónoma.

La conferencia NeurIPS 2025 también presentó investigaciones que desafían otras creencias ampliamente sostenidas en la comunidad de IA, incluida la noción de que los mecanismos de atención son un problema resuelto y que los modelos generativos inevitablemente memorizan los datos de entrenamiento. Estos hallazgos sugieren colectivamente la necesidad de enfoques más matizados para el desarrollo de la IA, con mayor énfasis en la comprensión de la dinámica subyacente del aprendizaje y la generalización.

Se espera que la investigación presentada en NeurIPS 2025 impulse una mayor investigación sobre el papel de la arquitectura y la dinámica de entrenamiento en la IA, lo que podría conducir a nuevos avances en el diseño de sistemas de IA más eficientes y efectivos. Es probable que la comunidad de IA se centre en el desarrollo de nuevas técnicas para mejorar el aprendizaje de la representación en RL y en la exploración de diseños arquitectónicos alternativos que puedan superar las limitaciones de los modelos actuales.