Pesquisadores na conferência Neural Information Processing Systems (NeurIPS) em 2025 apresentaram descobertas sugerindo que simplesmente escalar modelos de aprendizado por reforço (RL) não garante um desempenho aprimorado, particularmente quando a profundidade da representação é insuficiente. A pesquisa, destacada entre os trabalhos mais influentes da conferência, desafia a suposição de que modelos maiores levam automaticamente a melhores capacidades de raciocínio em inteligência artificial.

O artigo, juntamente com outros apresentados na NeurIPS, indica uma mudança no campo, sugerindo que o progresso na IA é cada vez mais limitado pelo design arquitetônico, dinâmicas de treinamento e estratégias de avaliação, em vez de apenas pela capacidade bruta dos modelos. "Os principais artigos deste ano apontam coletivamente para uma mudança mais profunda: o progresso da IA agora é menos limitado pela capacidade bruta do modelo e mais pela arquitetura, dinâmicas de treinamento e estratégia de avaliação", observou Maitreyi Chatterjee, uma pesquisadora de IA.

Uma descoberta fundamental enfatizou a importância da profundidade da representação no aprendizado por reforço. Profundidade da representação se refere à complexidade e sofisticação dos recursos que um modelo de RL aprende a extrair de seu ambiente. De acordo com a pesquisa, sem profundidade suficiente nessas representações aprendidas, os modelos de RL tendem a estagnar em desempenho, independentemente de quão grandes se tornem. Isso sugere que simplesmente aumentar o tamanho de um modelo de RL sem melhorar sua capacidade de entender e representar seu ambiente produz retornos decrescentes.

Devansh Agarwal, outro especialista em IA, explicou que "modelos maiores significam melhor raciocínio" não é mais uma suposição confiável. Ele acrescentou que o foco precisa mudar para projetar arquiteturas que possam aprender representações mais significativas e abstratas do mundo.

As implicações dessas descobertas se estendem além da pesquisa acadêmica. Para empresas que constroem sistemas de IA do mundo real, a pesquisa sugere que investir em inovação arquitetônica e metodologias de treinamento aprimoradas pode ser mais eficaz do que simplesmente escalar os modelos existentes. Isso pode levar a sistemas de IA mais eficientes e capazes em áreas como robótica, jogos e direção autônoma.

A conferência NeurIPS 2025 também apresentou pesquisas que desafiam outras crenças amplamente difundidas na comunidade de IA, incluindo a noção de que os mecanismos de atenção são um problema resolvido e que os modelos generativos inevitavelmente memorizam os dados de treinamento. Essas descobertas sugerem coletivamente a necessidade de abordagens mais sutis para o desenvolvimento de IA, com maior ênfase na compreensão da dinâmica subjacente do aprendizado e da generalização.

Espera-se que a pesquisa apresentada na NeurIPS 2025 estimule uma investigação mais aprofundada sobre o papel da arquitetura e das dinâmicas de treinamento na IA, potencialmente levando a novos avanços no design de sistemas de IA mais eficientes e eficazes. A comunidade de IA provavelmente se concentrará no desenvolvimento de novas técnicas para melhorar o aprendizado de representação em RL e na exploração de designs arquitetônicos alternativos que possam superar as limitações dos modelos atuais.