Pesquisadores na conferência do Sistema de Processamento de Informações Neurais (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, exibiu vários artigos que desafiaram suposições antigas sobre o desenvolvimento de inteligência artificial, indicando uma mudança de foco do tamanho bruto do modelo para o design arquitetônico, metodologias de treinamento e técnicas de avaliação.

Uma das principais conclusões da conferência foi a observação de 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. De acordo com Maitreyi Chatterjee, uma pesquisadora que compareceu ao NeurIPS, "Os artigos apresentados este ano sugerem coletivamente que o progresso da IA agora é menos limitado pela capacidade bruta do modelo e mais pela arquitetura, dinâmica de treinamento e estratégia de avaliação." Isso implica que aumentar o tamanho de um modelo de RL sem também melhorar sua capacidade de extrair recursos significativos de seu ambiente produz retornos decrescentes.

Devansh Agarwal, outro participante, observou que a questão da profundidade da representação é particularmente relevante. "Sem profundidade suficiente no componente de aprendizado de representação de um sistema de RL, o modelo tem dificuldades para generalizar para novas situações ou aprender efetivamente com dados limitados", explicou Agarwal. Profundidade de representação refere-se à complexidade e sofisticação dos recursos que um modelo pode extrair de seus dados de entrada. Uma representação superficial pode capturar apenas padrões básicos, enquanto uma representação mais profunda pode capturar relacionamentos mais abstratos e hierárquicos.

As implicações dessas descobertas vão além da pesquisa acadêmica. Muitas empresas estão investindo pesadamente em aprendizado por reforço para aplicações como robótica, jogos e direção autônoma. Se simplesmente escalar modelos não for uma estratégia viável, essas empresas podem precisar repensar sua abordagem ao desenvolvimento de IA.

A conferência NeurIPS 2025 também destacou outros desafios enfrentados pela comunidade de IA. Vários artigos questionaram a suposição de que modelos de linguagem grandes (LLMs) levam automaticamente a melhores capacidades de raciocínio. Pesquisadores apresentaram evidências sugerindo que os LLMs podem convergir em suas respostas, exibindo uma forma de comportamento de "mente coletiva artificial". Essa convergência pode limitar sua criatividade e capacidade de gerar novas ideias.

Além disso, a conferência abordou preocupações sobre a avaliação de sistemas de IA. As métricas de avaliação tradicionais geralmente se concentram na correção, mas os pesquisadores argumentaram que isso é insuficiente para tarefas abertas ou ambíguas. Eles propuseram novos métodos de avaliação que levam em consideração fatores como criatividade, diversidade e robustez.

As percepções do NeurIPS 2025 sugerem que o campo da IA está entrando em uma nova fase de desenvolvimento. Embora a capacidade bruta do modelo permaneça importante, pesquisadores e profissionais estão se concentrando cada vez mais no design arquitetônico, na dinâmica de treinamento e nas estratégias de avaliação que permitem que os sistemas de IA aprendam de forma mais eficaz e se generalizem para novas situações. Os próximos anos provavelmente verão uma maior ênfase no desenvolvimento de algoritmos de IA mais sofisticados e matizados, em vez de simplesmente escalar os modelos existentes.