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 se a profundidade de representação subjacente for insuficiente. A pesquisa, destacada entre os artigos mais influentes da conferência, desafia a suposição de que modelos maiores inerentemente levam a melhores capacidades de raciocínio em inteligência artificial.

O artigo, juntamente com outros apresentados na NeurIPS, indica uma mudança nas restrições ao progresso da IA, afastando-se da capacidade bruta do modelo e avançando em direção ao design arquitetônico, dinâmicas de treinamento e estratégias de avaliação. Maitreyi Chatterjee e Devansh Agarwal observaram em sua análise das principais conclusões da conferência que o foco agora está em otimizar como os sistemas de IA são construídos e treinados, em vez de apenas aumentar seu tamanho.

Uma descoberta fundamental foi que os algoritmos de aprendizado por reforço frequentemente atingem um platô no desempenho devido a limitações em sua capacidade de representar ambientes e tarefas complexas. Isso sugere que aumentar a profundidade e a complexidade das redes neurais usadas para representar o ambiente é crucial para alcançar mais progresso em RL. "Estamos vendo que simplesmente jogar mais parâmetros no problema não é suficiente", disse Chatterjee. "A arquitetura precisa ser capaz de capturar efetivamente a estrutura subjacente da tarefa."

As implicações desta pesquisa se estendem além dos círculos acadêmicos, impactando como as empresas desenvolvem e implantam sistemas de IA em aplicações do mundo real. Por exemplo, na robótica, onde RL é usado para treinar robôs para realizar tarefas complexas, essas descobertas sugerem que focar no design de arquiteturas de redes neurais mais sofisticadas pode levar a robôs mais capazes e adaptáveis.

Além disso, a conferência destacou preocupações mais amplas sobre a avaliação de modelos de IA. As métricas tradicionais geralmente se concentram na correção, mas os pesquisadores estão reconhecendo cada vez mais a importância de avaliar os sistemas de IA em tarefas mais abertas e ambíguas, como brainstorming e resolução criativa de problemas. Essa mudança na estratégia de avaliação é crucial para garantir que os sistemas de IA não sejam apenas precisos, mas também capazes de gerar soluções inovadoras e perspicazes.

Os artigos da NeurIPS 2025 coletivamente sugerem que a comunidade de IA está caminhando para uma compreensão mais matizada de como construir sistemas inteligentes. Embora modelos maiores ainda desempenhem um papel, a ênfase agora está em projetar arquiteturas que possam representar efetivamente informações complexas, desenvolver métodos de treinamento que promovam o aprendizado robusto e avaliar os sistemas de IA de uma forma que capture todo o seu potencial. Os próximos passos envolvem mais pesquisas sobre novas arquiteturas de redes neurais e técnicas de treinamento que podem superar as limitações dos algoritmos de RL atuais.