Исследователи на NeurIPS 2025 представили результаты, указывающие на то, что производительность обучения с подкреплением (RL) достигает плато из-за ограничений в глубине представления, среди прочих важных выводов, бросающих вызов общепринятым представлениям в области искусственного интеллекта. Конференция, проходившая в Новом Орлеане, штат Луизиана, с 8 по 14 декабря, продемонстрировала сборник работ, которые в совокупности предполагают, что прогресс в области ИИ все больше ограничивается не просто размером модели, а архитектурным дизайном, динамикой обучения и методологиями оценки.

В одной особенно влиятельной работе подчеркивалась решающая роль глубины представления в преодолении плато производительности в обучении с подкреплением. Согласно исследованию, поверхностные представления затрудняют способность агента эффективно изучать сложные, иерархические задачи. «Мы обнаружили, что простое увеличение размера RL-модели не обязательно приводит к улучшению производительности», — объяснила Майтрейи Чаттерджи, ведущий автор исследования. «Вместо этого глубина представления, позволяющая агенту абстрагироваться и обобщать свой опыт, является более важным фактором».

Этот вывод ставит под сомнение преобладающее предположение о том, что простое увеличение размера модели приводит к улучшению рассуждений и производительности в RL. Последствия значительны для разработчиков, создающих системы ИИ для робототехники, игровых приложений и других приложений, где агенты должны учиться методом проб и ошибок. Деванш Агарвал, еще один исследователь, участвовавший в исследовании, отметил, что «Это указывает на необходимость сосредоточиться на разработке архитектур, которые способствуют более глубоким и значимым представлениям об окружающей среде».

На конференции NeurIPS 2025 также были представлены исследования, ставящие под сомнение другие широко распространенные убеждения. В нескольких работах оспаривалось представление о том, что большие языковые модели (LLM) по своей сути обладают превосходными способностями к рассуждению. Вместо этого исследование показало, что обучающие данные и конкретная архитектура играют более значительную роль в определении способности LLM эффективно рассуждать. Кроме того, были представлены результаты, которые поставили под сомнение предположение о том, что механизмы внимания являются решенной проблемой, выделив области, где модели внимания все еще испытывают трудности с долгосрочными зависимостями и сложными задачами рассуждения.

Совокупность работ, представленных на NeurIPS 2025, сигнализирует о смене акцентов в сообществе ИИ. Исследователи все больше признают ограничения простого масштабирования моделей и вместо этого обращают свое внимание на более тонкие аспекты разработки ИИ, такие как архитектурные инновации, улучшенные методы обучения и более надежные методы оценки. Этот сдвиг может привести к созданию более эффективных, надежных и способных систем ИИ в будущем.

Ожидается, что выводы NeurIPS 2025 повлияют на направление исследований и разработок в области ИИ в ближайшие годы. Компании и исследовательские институты уже начинают включать эти результаты в свою работу, сосредотачиваясь на разработке более сложных архитектур и методологий обучения. Долгосрочное воздействие этих разработок может быть глубоким, потенциально приводящим к прорывам в таких областях, как робототехника, обработка естественного языка и компьютерное зрение.