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 स्केल करने से बेहतर प्रदर्शन की गारंटी नहीं मिलती है, खासकर पर्याप्त प्रतिनिधित्व गहराई के बिना। न्यू ऑरलियन्स, लुइसियाना में आयोजित सम्मेलन ने AI समुदाय के ध्यान को कच्चे मॉडल आकार से वास्तुशिल्प डिजाइन, प्रशिक्षण पद्धतियों और मूल्यांकन तकनीकों की ओर स्थानांतरित करने पर प्रकाश डाला।

सम्मेलन में प्रस्तुत कई पत्रों ने AI विकास के बारे में लंबे समय से चली आ रही मान्यताओं को चुनौती दी। एक प्रमुख निष्कर्ष यह था कि रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम अक्सर मॉडल के आकार की परवाह किए बिना, जटिल वातावरण का प्रतिनिधित्व करने की उनकी क्षमता में सीमाओं के कारण प्रदर्शन में पठार पर पहुँच जाते हैं। इससे पता चलता है कि RL की पूरी क्षमता को अनलॉक करने के लिए गहरे, अधिक परिष्कृत आर्किटेक्चर की आवश्यकता है।

NeurIPS में भाग लेने वाली शोधकर्ता, मैत्रीयी चटर्जी ने कहा, "हम मॉडलों को बड़ा बनाने पर बहुत अधिक ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, लेकिन हम एक दीवार से टकरा रहे हैं।" "ये पेपर दिखाते हैं कि वास्तुशिल्प नवाचार, विशेष रूप से प्रतिनिधित्व सीखने में, RL में निरंतर प्रगति के लिए महत्वपूर्ण हैं।"

निष्कर्षों का रोबोटिक्स, गेम प्लेइंग और स्वायत्त प्रणालियों सहित विभिन्न क्षेत्रों के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ है। उदाहरण के लिए, RL का उपयोग करके प्रशिक्षित एक स्वायत्त वाहन जटिल वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों को नेविगेट करने के लिए संघर्ष कर सकता है यदि पर्यावरण का उसका अंतर्निहित प्रतिनिधित्व बहुत सरल है।

सम्मेलन में एक अन्य शोधकर्ता, देवांश अग्रवाल ने मूल्यांकन रणनीतियों के महत्व पर जोर दिया। अग्रवाल ने कहा, "हमें इन मॉडलों की वास्तविक क्षमताओं का आकलन करने के लिए बेहतर तरीकों की आवश्यकता है।" "वर्तमान बेंचमार्क अक्सर वास्तविक दुनिया के कार्यों की बारीकियों को पकड़ने में विफल रहते हैं, जिससे प्रदर्शन का अति अनुमान होता है।"

NeurIPS 2025 सम्मेलन में इस धारणा पर सवाल उठाने वाले शोध भी शामिल थे कि बड़े भाषा मॉडल (LLM) स्वचालित रूप से बेहतर तर्क क्षमताओं की ओर ले जाते हैं। कई पत्रों ने सुझाव दिया कि LLM अपनी क्षमताओं में अभिसरण कर रहे हैं, और उनकी खुली तर्क कौशल का आकलन करने के लिए नए मूल्यांकन मेट्रिक्स की आवश्यकता है।

वास्तुकला और प्रशिक्षण गतिशीलता की ओर ध्यान केंद्रित करना इस बढ़ती मान्यता को दर्शाता है कि AI प्रगति पूरी तरह से कम्प्यूटेशनल शक्ति पर निर्भर नहीं है। शोधकर्ता अब उपन्यास आर्किटेक्चर की खोज कर रहे हैं, जैसे कि ध्यान तंत्र और पदानुक्रमित अभ्यावेदन को शामिल करने वाले, RL एजेंटों की सीखने और सामान्यीकरण करने की क्षमता में सुधार करने के लिए।

इन निष्कर्षों के निहितार्थ शैक्षणिक समुदाय से परे हैं। AI-संचालित उत्पादों को विकसित करने वाली कंपनियों को यह सुनिश्चित करने के लिए वास्तुशिल्प नवाचार और मजबूत मूल्यांकन रणनीतियों को प्राथमिकता देने की आवश्यकता होगी कि उनकी प्रणालियाँ वास्तविक दुनिया की समस्याओं को प्रभावी ढंग से हल कर सकें। NeurIPS 2025 से मिले सुझाव बताते हैं कि AI का भविष्य केवल बड़े मॉडल बनाने में नहीं है, बल्कि होशियार मॉडल डिजाइन करने में है।