न्यूरल इंफॉर्मेशन प्रोसेसिंग सिस्टम्स (NeurIPS) सम्मेलन 2025 में शोधकर्ताओं ने ऐसे निष्कर्ष प्रस्तुत किए जिनसे पता चलता है कि केवल रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) मॉडलों को स्केल करने से बेहतर प्रदर्शन की गारंटी नहीं मिलती है, खासकर पर्याप्त प्रतिनिधित्व गहराई के बिना। सम्मेलन में सबसे प्रभावशाली पत्रों में से एक के रूप में उजागर किए गए शोध से AI क्षेत्र में एक बदलाव का संकेत मिलता है, जहाँ प्रगति तेजी से कच्चे मॉडल आकार के बजाय आर्किटेक्चरल डिज़ाइन, प्रशिक्षण गतिशीलता और मूल्यांकन रणनीतियों द्वारा सीमित है।

निष्कर्ष इस लंबे समय से चली आ रही धारणा को चुनौती देते हैं कि बड़े मॉडल स्वचालित रूप से AI सिस्टम में बेहतर तर्क क्षमताओं में तब्दील हो जाते हैं। मैत्रीयी चटर्जी और देवांश अग्रवाल के अनुसार, जिन्होंने NeurIPS पत्रों का विश्लेषण किया, सम्मेलन ने एक सामूहिक समझ का प्रदर्शन किया कि स्केलिंग, मूल्यांकन और सिस्टम डिज़ाइन के बारे में मूलभूत मान्यताओं पर फिर से मूल्यांकन करने की आवश्यकता है।

एक प्रमुख क्षेत्र रीइन्फोर्समेंट लर्निंग था, जहाँ शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया कि RL मॉडल के आकार को बढ़ाने से अक्सर प्रदर्शन स्थिर हो जाता है यदि मॉडल में उस वातावरण की जटिलताओं को प्रभावी ढंग से दर्शाने के लिए आर्किटेक्चरल गहराई का अभाव है जिसे वे नेविगेट करना सीख रहे हैं। इससे पता चलता है कि एक RL एजेंट की सार्थक विशेषताओं को निकालने और अपने परिवेश के अमूर्त प्रतिनिधित्व बनाने की क्षमता निरंतर सीखने और सुधार के लिए महत्वपूर्ण है।

चटर्जी ने कहा, "हमने एक प्रवृत्ति देखी है जहाँ केवल किसी समस्या पर अधिक पैरामीटर फेंकने से बेहतर परिणाम नहीं मिलते हैं।" "आर्किटेक्चर स्वयं, विशेष रूप से प्रतिनिधित्व की गहराई, मॉडल को प्रभावी ढंग से सीखने में सक्षम बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।"

इन निष्कर्षों के निहितार्थ शैक्षणिक अनुसंधान से परे वास्तविक दुनिया के AI सिस्टम के विकास को प्रभावित करते हैं। उदाहरण के लिए, रोबोटिक्स में, जहाँ RL का उपयोग रोबोट को जटिल कार्यों को करने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, ये अंतर्दृष्टि बताती हैं कि रोबोट के नियंत्रण प्रणाली के आकार को केवल बढ़ाने की तुलना में ऐसे आर्किटेक्चर को डिजाइन करने पर ध्यान केंद्रित करना अधिक प्रभावी है जो पर्यावरण की गहरी समझ की अनुमति देते हैं।

अग्रवाल ने कहा कि सम्मेलन में मजबूत मूल्यांकन रणनीतियों के महत्व पर भी प्रकाश डाला गया। उन्होंने कहा, "पारंपरिक मूल्यांकन मेट्रिक्स अक्सर AI प्रदर्शन की बारीकियों को पकड़ने में विफल रहते हैं, खासकर खुले या अस्पष्ट कार्यों में।" "हमें इन प्रणालियों की वास्तविक क्षमताओं का आकलन करने के लिए अधिक परिष्कृत तरीकों की आवश्यकता है।"

NeurIPS 2025 में प्रस्तुत शोध AI समुदाय के भीतर एक बढ़ती हुई मान्यता को रेखांकित करता है कि प्रगति के लिए एक अधिक सूक्ष्म दृष्टिकोण की आवश्यकता है, जो आर्किटेक्चरल नवाचार, परिष्कृत प्रशिक्षण पद्धतियों और व्यापक मूल्यांकन तकनीकों पर केंद्रित है। यह बदलाव भविष्य में अधिक कुशल और प्रभावी AI सिस्टम को जन्म दे सकता है, जिसमें रोबोटिक्स और स्वायत्त वाहनों से लेकर व्यक्तिगत चिकित्सा और वैज्ञानिक खोज तक के अनुप्रयोग शामिल हैं।