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 sem profundidade de representação suficiente. A conferência, realizada em Nova Orleans, Louisiana, destacou uma mudança no foco da comunidade de IA do tamanho bruto do modelo para o design arquitetônico, metodologias de treinamento e técnicas de avaliação.

Vários artigos apresentados na conferência desafiaram suposições antigas sobre o desenvolvimento de IA. Uma das principais conclusões foi que os algoritmos de aprendizado por reforço frequentemente atingem um platô no desempenho devido a limitações em sua capacidade de representar ambientes complexos, independentemente do tamanho do modelo. Isso sugere que arquiteturas mais profundas e sofisticadas são necessárias para desbloquear todo o potencial do RL.

"Temos nos concentrado tanto em aumentar o tamanho dos modelos, mas estamos atingindo um limite", disse Maitreyi Chatterjee, uma pesquisadora que compareceu à NeurIPS. "Esses artigos mostram que inovações arquitetônicas, especialmente no aprendizado de representação, são cruciais para o progresso contínuo no RL."

As descobertas têm implicações significativas para vários campos, incluindo robótica, jogos e sistemas autônomos. Por exemplo, um veículo autônomo treinado usando RL pode ter dificuldades para navegar em cenários complexos do mundo real se sua representação subjacente do ambiente for muito simplista.

Devansh Agarwal, outro pesquisador na conferência, enfatizou a importância das estratégias de avaliação. "Precisamos de maneiras melhores de avaliar as verdadeiras capacidades desses modelos", afirmou Agarwal. "Os benchmarks atuais geralmente não conseguem capturar as nuances das tarefas do mundo real, levando a uma superestimação do desempenho."

A conferência NeurIPS 2025 também apresentou pesquisas questionando a suposição de que modelos de linguagem grandes (LLMs) levam automaticamente a melhores habilidades de raciocínio. Vários artigos sugeriram que os LLMs estão convergindo em suas capacidades e que novas métricas de avaliação são necessárias para avaliar suas habilidades de raciocínio de ponta a ponta.

A mudança de foco para a arquitetura e a dinâmica de treinamento reflete um reconhecimento crescente de que o progresso da IA não depende apenas do poder computacional. Os pesquisadores agora estão explorando novas arquiteturas, como aquelas que incorporam mecanismos de atenção e representações hierárquicas, para melhorar a capacidade dos agentes de RL de aprender e generalizar.

As implicações dessas descobertas se estendem além da comunidade acadêmica. As empresas que desenvolvem produtos alimentados por IA precisarão priorizar a inovação arquitetônica e estratégias de avaliação robustas para garantir que seus sistemas possam resolver efetivamente problemas do mundo real. As percepções da NeurIPS 2025 sugerem que o futuro da IA reside não apenas na construção de modelos maiores, mas no design de modelos mais inteligentes.