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 यदि अंतर्निहित प्रतिनिधित्व गहराई अपर्याप्त है। सम्मेलन में सबसे प्रभावशाली पत्रों में से एक के रूप में उजागर किए गए इस शोध में इस धारणा को चुनौती दी गई है कि बड़े मॉडल स्वाभाविक रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता में बेहतर तर्क क्षमता प्रदान करते हैं।

NeurIPS में प्रस्तुत अन्य पत्रों के साथ यह पेपर, AI प्रगति पर बाधाओं में बदलाव का संकेत देता है, जो कच्चे मॉडल क्षमता से दूर वास्तुशिल्प डिजाइन, प्रशिक्षण गतिशीलता और मूल्यांकन रणनीतियों की ओर बढ़ रहा है। मैत्रेयी चटर्जी और देवांश अग्रवाल ने सम्मेलन के मुख्य निष्कर्षों के अपने विश्लेषण में उल्लेख किया कि अब ध्यान इस बात पर है कि AI सिस्टम कैसे बनाए और प्रशिक्षित किए जाते हैं, न कि केवल उनके आकार को बढ़ाने पर।

एक महत्वपूर्ण खोज यह थी कि रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम अक्सर जटिल वातावरण और कार्यों का प्रतिनिधित्व करने की अपनी क्षमता में सीमाओं के कारण प्रदर्शन में पठार पर पहुँच जाते हैं। इससे पता चलता है कि RL में आगे प्रगति प्राप्त करने के लिए पर्यावरण का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किए जाने वाले तंत्रिका नेटवर्क की गहराई और जटिलता को बढ़ाना महत्वपूर्ण है। चटर्जी ने कहा, "हम देख रहे हैं कि समस्या पर अधिक पैरामीटर फेंकना ही पर्याप्त नहीं है।" "आर्किटेक्चर को कार्य की अंतर्निहित संरचना को प्रभावी ढंग से पकड़ने में सक्षम होना चाहिए।"

इस शोध के निहितार्थ शैक्षणिक हलकों से परे हैं, जो इस बात को प्रभावित करते हैं कि कंपनियां वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में AI सिस्टम को कैसे विकसित और तैनात करती हैं। उदाहरण के लिए, रोबोटिक्स में, जहाँ RL का उपयोग रोबोटों को जटिल कार्य करने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, ये निष्कर्ष बताते हैं कि अधिक परिष्कृत तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर को डिजाइन करने पर ध्यान केंद्रित करने से अधिक सक्षम और अनुकूलनीय रोबोट बन सकते हैं।

इसके अलावा, सम्मेलन में AI मॉडलों के मूल्यांकन के बारे में व्यापक चिंताओं पर प्रकाश डाला गया। पारंपरिक मेट्रिक्स अक्सर शुद्धता पर ध्यान केंद्रित करते हैं, लेकिन शोधकर्ता तेजी से अधिक खुले और अस्पष्ट कार्यों, जैसे कि विचार-मंथन और रचनात्मक समस्या-समाधान में AI सिस्टम का मूल्यांकन करने के महत्व को पहचान रहे हैं। मूल्यांकन रणनीति में यह बदलाव यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि AI सिस्टम न केवल सटीक हों बल्कि उपन्यास और व्यावहारिक समाधान उत्पन्न करने में भी सक्षम हों।

NeurIPS 2025 के पेपर सामूहिक रूप से सुझाव देते हैं कि AI समुदाय बुद्धिमान सिस्टम बनाने के तरीके की अधिक सूक्ष्म समझ की ओर बढ़ रहा है। जबकि बड़े मॉडल अभी भी एक भूमिका निभाते हैं, अब जोर उन आर्किटेक्चर को डिजाइन करने पर है जो जटिल जानकारी को प्रभावी ढंग से प्रस्तुत कर सकते हैं, प्रशिक्षण विधियों का विकास जो मजबूत सीखने को बढ़ावा देते हैं, और AI सिस्टम का मूल्यांकन इस तरह से करते हैं जो उनकी पूरी क्षमता को दर्शाता है। अगले चरणों में उपन्यास तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण तकनीकों में आगे अनुसंधान शामिल है जो वर्तमान RL एल्गोरिदम की सीमाओं को दूर कर सकते हैं।