Investigadores en NeurIPS 2025 presentaron hallazgos que indican que el rendimiento del aprendizaje por refuerzo (RL) se estanca debido a limitaciones en la profundidad de la representación, entre otras ideas críticas que desafían la sabiduría convencional en el campo de la inteligencia artificial. La conferencia, celebrada en Nueva Orleans, Luisiana, del 8 al 14 de diciembre, exhibió una colección de artículos que en conjunto sugieren que el progreso de la IA está cada vez más limitado no por el tamaño bruto del modelo, sino por el diseño arquitectónico, la dinámica de entrenamiento y las metodologías de evaluación.

Un artículo particularmente influyente destacó el papel crucial de la profundidad de la representación para superar las mesetas de rendimiento en el aprendizaje por refuerzo. Según la investigación, las representaciones superficiales dificultan la capacidad de un agente para aprender de manera efectiva tareas complejas y jerárquicas. "Descubrimos que simplemente aumentar el tamaño del modelo de RL no se traduce necesariamente en un mejor rendimiento", explicó Maitreyi Chatterjee, autora principal del estudio. "En cambio, la profundidad de la representación, que permite al agente abstraer y generalizar a partir de sus experiencias, es un factor más crítico".

Este hallazgo desafía la suposición prevaleciente de que simplemente aumentar el tamaño del modelo conduce a un mejor razonamiento y rendimiento en RL. Las implicaciones son significativas para los desarrolladores que construyen sistemas de IA para robótica, juegos y otras aplicaciones donde los agentes deben aprender a través de prueba y error. Devansh Agarwal, otro investigador involucrado en el estudio, señaló que "Esto sugiere la necesidad de centrarse en el desarrollo de arquitecturas que faciliten representaciones más profundas y significativas del entorno".

La conferencia NeurIPS 2025 también presentó investigaciones que cuestionan otras creencias ampliamente sostenidas. Varios artículos desafiaron la noción de que los modelos de lenguaje grandes (LLM) inherentemente poseen capacidades de razonamiento superiores. En cambio, la investigación sugirió que los datos de entrenamiento y la arquitectura específica juegan un papel más importante en la determinación de la capacidad de un LLM para razonar eficazmente. Además, se presentaron hallazgos que cuestionaron la suposición de que los mecanismos de atención son un problema resuelto, destacando áreas donde los modelos de atención aún tienen dificultades con las dependencias a largo plazo y las tareas de razonamiento complejas.

El conjunto de trabajos presentados en NeurIPS 2025 señala un cambio en el enfoque de la comunidad de IA. Los investigadores están reconociendo cada vez más las limitaciones de simplemente escalar los modelos y, en cambio, están dirigiendo su atención a aspectos más matizados del desarrollo de la IA, como la innovación arquitectónica, las técnicas de entrenamiento mejoradas y los métodos de evaluación más sólidos. Este cambio tiene el potencial de conducir a sistemas de IA más eficientes, confiables y capaces en el futuro.

Se espera que las ideas de NeurIPS 2025 influyan en la dirección de la investigación y el desarrollo de la IA en los próximos años. Las empresas e instituciones de investigación ya están comenzando a incorporar estos hallazgos en su trabajo, centrándose en el desarrollo de arquitecturas y metodologías de entrenamiento más sofisticadas. El impacto a largo plazo de estos desarrollos podría ser profundo, lo que podría conducir a avances en áreas como la robótica, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora.