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 में कई ऐसे पेपर प्रदर्शित किए गए जिन्होंने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विकास के बारे में लंबे समय से चली आ रही मान्यताओं को चुनौती दी, जो कच्चे मॉडल आकार से वास्तुशिल्प डिजाइन, प्रशिक्षण पद्धतियों और मूल्यांकन तकनीकों पर ध्यान केंद्रित करने में बदलाव का संकेत देते हैं।

सम्मेलन से एक प्रमुख निष्कर्ष यह था कि रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एल्गोरिदम अक्सर जटिल वातावरण और कार्यों का प्रतिनिधित्व करने की उनकी क्षमता में सीमाओं के कारण प्रदर्शन में पठार पर पहुँच जाते हैं। NeurIPS में भाग लेने वाली शोधकर्ता, मैत्रेयी चटर्जी के अनुसार, "इस वर्ष प्रस्तुत किए गए पेपर सामूहिक रूप से सुझाव देते हैं कि AI प्रगति अब कच्चे मॉडल क्षमता से कम, और वास्तुकला, प्रशिक्षण गतिशीलता और मूल्यांकन रणनीति से अधिक बाधित है।" इसका तात्पर्य यह है कि RL मॉडल के आकार को बढ़ाना, साथ ही इसके पर्यावरण से सार्थक विशेषताओं को निकालने की क्षमता में सुधार किए बिना, घटते रिटर्न देता है।

एक अन्य प्रतिभागी, देवांश अग्रवाल ने उल्लेख किया कि प्रतिनिधित्व गहराई का मुद्दा विशेष रूप से प्रासंगिक है। अग्रवाल ने समझाया, "RL प्रणाली के प्रतिनिधित्व सीखने वाले घटक में पर्याप्त गहराई के बिना, मॉडल नई स्थितियों के लिए सामान्यीकरण करने या सीमित डेटा से प्रभावी ढंग से सीखने के लिए संघर्ष करता है।" प्रतिनिधित्व गहराई का तात्पर्य उन विशेषताओं की जटिलता और परिष्कार से है जो एक मॉडल अपने इनपुट डेटा से निकाल सकता है। एक उथला प्रतिनिधित्व केवल बुनियादी पैटर्न को कैप्चर कर सकता है, जबकि एक गहरा प्रतिनिधित्व अधिक अमूर्त और पदानुक्रमित संबंधों को कैप्चर कर सकता है।

इन निष्कर्षों के निहितार्थ अकादमिक अनुसंधान से परे हैं। कई कंपनियां रोबोटिक्स, गेम प्लेइंग और स्वायत्त ड्राइविंग जैसे अनुप्रयोगों के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में भारी निवेश कर रही हैं। यदि केवल मॉडलों को स्केल करना एक व्यवहार्य रणनीति नहीं है, तो इन कंपनियों को AI विकास के लिए अपने दृष्टिकोण पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता हो सकती है।

NeurIPS 2025 सम्मेलन ने AI समुदाय के सामने आने वाली अन्य चुनौतियों पर भी प्रकाश डाला। कई पेपरों ने इस धारणा पर सवाल उठाया कि बड़े भाषा मॉडल (LLM) स्वचालित रूप से बेहतर तर्क क्षमताओं की ओर ले जाते हैं। शोधकर्ताओं ने ऐसे प्रमाण प्रस्तुत किए जिनसे पता चलता है कि LLM अपनी प्रतिक्रियाओं में अभिसरण कर सकते हैं, जो "कृत्रिम मधुमक्खी" व्यवहार का एक रूप प्रदर्शित करते हैं। यह अभिसरण उनकी रचनात्मकता और नए विचारों को उत्पन्न करने की क्षमता को सीमित कर सकता है।

इसके अलावा, सम्मेलन में AI प्रणालियों के मूल्यांकन के बारे में चिंताओं को संबोधित किया गया। पारंपरिक मूल्यांकन मेट्रिक्स अक्सर शुद्धता पर ध्यान केंद्रित करते हैं, लेकिन शोधकर्ताओं ने तर्क दिया कि यह खुले अंत या अस्पष्ट कार्यों के लिए अपर्याप्त है। उन्होंने नए मूल्यांकन विधियों का प्रस्ताव रखा जो रचनात्मकता, विविधता और मजबूती जैसे कारकों को ध्यान में रखते हैं।

NeurIPS 2025 से प्राप्त अंतर्दृष्टि से पता चलता है कि AI का क्षेत्र विकास के एक नए चरण में प्रवेश कर रहा है। जबकि कच्चा मॉडल क्षमता महत्वपूर्ण बनी हुई है, शोधकर्ता और व्यवसायी तेजी से वास्तुशिल्प डिजाइन, प्रशिक्षण गतिशीलता और मूल्यांकन रणनीतियों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं जो AI प्रणालियों को अधिक प्रभावी ढंग से सीखने और नई स्थितियों के लिए सामान्यीकरण करने में सक्षम बनाते हैं। आने वाले वर्षों में मौजूदा मॉडलों को केवल स्केल करने के बजाय, अधिक परिष्कृत और सूक्ष्म AI एल्गोरिदम विकसित करने पर अधिक जोर दिया जाएगा।