Исследователи на конференции Neural Information Processing Systems (NeurIPS) в 2025 году представили результаты, показывающие, что простое масштабирование моделей обучения с подкреплением (RL) не гарантирует улучшения производительности, особенно если глубина базового представления недостаточна. Исследование, выделенное среди наиболее влиятельных работ на конференции, ставит под сомнение предположение о том, что более крупные модели по своей сути приводят к улучшению способностей к рассуждению в искусственном интеллекте.

Статья, наряду с другими, представленными на NeurIPS, указывает на сдвиг в ограничениях прогресса ИИ, отходя от простой мощности модели и двигаясь в сторону архитектурного дизайна, динамики обучения и стратегий оценки. Майтрейи Чаттерджи и Деванш Агарвал отметили в своем анализе ключевых выводов конференции, что сейчас основное внимание уделяется оптимизации того, как строятся и обучаются системы ИИ, а не только увеличению их размера.

Одним из ключевых выводов было то, что алгоритмы обучения с подкреплением часто достигают плато в производительности из-за ограничений в их способности представлять сложные среды и задачи. Это говорит о том, что увеличение глубины и сложности нейронных сетей, используемых для представления среды, имеет решающее значение для достижения дальнейшего прогресса в RL. "Мы видим, что простого добавления большего количества параметров недостаточно", - сказала Чаттерджи. "Архитектура должна быть способна эффективно улавливать базовую структуру задачи".

Последствия этого исследования выходят за рамки академических кругов, влияя на то, как компании разрабатывают и развертывают системы ИИ в реальных приложениях. Например, в робототехнике, где RL используется для обучения роботов выполнению сложных задач, эти результаты показывают, что сосредоточение внимания на разработке более сложных архитектур нейронных сетей может привести к созданию более способных и адаптируемых роботов.

Кроме того, на конференции были освещены более широкие проблемы, касающиеся оценки моделей ИИ. Традиционные метрики часто фокусируются на правильности, но исследователи все чаще признают важность оценки систем ИИ в более открытых и неоднозначных задачах, таких как мозговой штурм и творческое решение проблем. Этот сдвиг в стратегии оценки имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы системы ИИ были не только точными, но и способными генерировать новые и содержательные решения.

Статьи NeurIPS 2025 года в совокупности показывают, что сообщество ИИ движется к более тонкому пониманию того, как строить интеллектуальные системы. Хотя более крупные модели по-прежнему играют роль, акцент теперь делается на разработке архитектур, которые могут эффективно представлять сложную информацию, разработке методов обучения, которые способствуют надежному обучению, и оценке систем ИИ таким образом, чтобы раскрыть их полный потенциал. Следующие шаги включают дальнейшие исследования новых архитектур нейронных сетей и методов обучения, которые могут преодолеть ограничения текущих алгоритмов RL.