न्यूरल इन्फॉर्मेशन प्रोसेसिंग सिस्टम्स (NeurIPS) सम्मेलन 2025 में शोधकर्ताओं ने ऐसे निष्कर्ष प्रस्तुत किए जिनसे पता चलता है कि केवल रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) मॉडलों को बढ़ाने से बेहतर प्रदर्शन की गारंटी नहीं मिलती है, खासकर जब प्रतिनिधित्व गहराई अपर्याप्त हो। सम्मेलन में सबसे प्रभावशाली कार्यों में से एक के रूप में उजागर किए गए इस शोध ने इस धारणा को चुनौती दी है कि बड़े मॉडल स्वचालित रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता में बेहतर तर्क क्षमता प्रदान करते हैं।

NeurIPS में प्रस्तुत अन्य पत्रों के साथ यह पेपर, क्षेत्र में एक बदलाव का संकेत देता है, जिससे पता चलता है कि AI में प्रगति तेजी से वास्तुशिल्प डिजाइन, प्रशिक्षण गतिशीलता और मूल्यांकन रणनीतियों द्वारा सीमित है, न कि केवल मॉडलों की कच्ची क्षमता से। एक AI शोधकर्ता, मैत्रीयी चटर्जी ने कहा, "इस वर्ष के शीर्ष पेपर सामूहिक रूप से एक गहरे बदलाव की ओर इशारा करते हैं: AI प्रगति अब कच्ची मॉडल क्षमता से कम और वास्तुकला, प्रशिक्षण गतिशीलता और मूल्यांकन रणनीति से अधिक बाधित है।"

एक महत्वपूर्ण खोज ने रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में प्रतिनिधित्व गहराई के महत्व पर जोर दिया। प्रतिनिधित्व गहराई से तात्पर्य उन विशेषताओं की जटिलता और परिष्कार से है जिन्हें एक RL मॉडल अपने पर्यावरण से निकालने के लिए सीखता है। शोध के अनुसार, इन सीखी गई प्रस्तुतियों में पर्याप्त गहराई के बिना, RL मॉडल प्रदर्शन में पठार तक पहुँच जाते हैं, चाहे वे कितने भी बड़े क्यों न हो जाएं। इससे पता चलता है कि अपने पर्यावरण को समझने और उसका प्रतिनिधित्व करने की क्षमता में सुधार किए बिना RL मॉडल के आकार को बढ़ाने से घटते प्रतिफल मिलते हैं।

एक अन्य AI विशेषज्ञ, देवांश अग्रवाल ने समझाया कि "बड़े मॉडल का मतलब बेहतर तर्क" अब एक विश्वसनीय धारणा नहीं है। उन्होंने कहा कि ध्यान ऐसी वास्तुकला को डिजाइन करने पर केंद्रित करने की आवश्यकता है जो दुनिया के अधिक सार्थक और अमूर्त प्रतिनिधित्व सीख सके।

इन निष्कर्षों के निहितार्थ शैक्षणिक अनुसंधान से परे हैं। वास्तविक दुनिया के AI सिस्टम बनाने वाली कंपनियों के लिए, शोध से पता चलता है कि वास्तुशिल्प नवाचार और बेहतर प्रशिक्षण पद्धतियों में निवेश करना मौजूदा मॉडलों को बढ़ाने की तुलना में अधिक प्रभावी हो सकता है। इससे रोबोटिक्स, गेम प्लेइंग और स्वायत्त ड्राइविंग जैसे क्षेत्रों में अधिक कुशल और सक्षम AI सिस्टम बन सकते हैं।

NeurIPS 2025 सम्मेलन में AI समुदाय में व्यापक रूप से प्रचलित अन्य मान्यताओं को चुनौती देने वाले शोध भी शामिल थे, जिसमें यह धारणा भी शामिल है कि ध्यान तंत्र एक हल की गई समस्या है और जेनरेटिव मॉडल अनिवार्य रूप से प्रशिक्षण डेटा को याद करते हैं। ये निष्कर्ष सामूहिक रूप से AI विकास के लिए अधिक सूक्ष्म दृष्टिकोण की आवश्यकता का सुझाव देते हैं, जिसमें सीखने और सामान्यीकरण की अंतर्निहित गतिशीलता को समझने पर अधिक जोर दिया जाता है।

NeurIPS 2025 में प्रस्तुत शोध से AI में वास्तुकला और प्रशिक्षण गतिशीलता की भूमिका की आगे जांच करने की उम्मीद है, जिससे संभावित रूप से अधिक कुशल और प्रभावी AI सिस्टम के डिजाइन में नई सफलताएं मिल सकती हैं। AI समुदाय संभवतः RL में प्रतिनिधित्व सीखने में सुधार के लिए नई तकनीकों को विकसित करने और वैकल्पिक वास्तुशिल्प डिजाइनों की खोज पर ध्यान केंद्रित करेगा जो वर्तमान मॉडलों की सीमाओं को दूर कर सकते हैं।