2025年神经信息处理系统大会 (NeurIPS) 上的研究人员发表的研究结果表明，简单地扩大强化学习 (RL) 模型的规模并不能保证性能的提高，尤其是在没有足够的表征深度的情况下。这项研究被认为是大会上最具影响力的论文之一，表明人工智能领域正在发生转变，其进步越来越受到架构设计、训练动态和评估策略的限制，而不是原始模型的大小。

这些发现挑战了一个长期存在的假设，即更大的模型会自动转化为人工智能系统中更好的推理能力。据分析NeurIPS论文的Maitreyi Chatterjee和Devansh Agarwal称，本次会议展示了一种集体共识，即关于扩展、评估和系统设计的基本假设需要重新评估。

一个关键的关注领域是强化学习，研究人员在其中证明，如果RL模型缺乏有效的架构深度来表示它们正在学习导航的环境的复杂性，那么增加RL模型的大小通常会导致性能停滞。这表明，RL智能体提取有意义的特征并构建其周围环境的抽象表示的能力对于持续学习和改进至关重要。

“我们已经看到一种趋势，即简单地向问题投入更多的参数并不一定会带来更好的结果，”Chatterjee说。“架构本身，特别是表征的深度，在使模型能够有效地学习方面起着关键作用。”

这些发现的影响超出了学术研究的范围，影响了现实世界人工智能系统的开发。例如，在机器人技术中，强化学习被用于训练机器人执行复杂的任务，这些见解表明，专注于设计允许更深入理解环境的架构比简单地增加机器人控制系统的大小更有效。

Agarwal指出，本次会议还强调了稳健的评估策略的重要性。“传统的评估指标通常无法捕捉人工智能性能的细微差别，尤其是在开放式或模糊的任务中，”他说。“我们需要更复杂的方法来评估这些系统的真正能力。”

NeurIPS 2025上展示的研究强调了人工智能界日益增长的共识，即进步需要一种更细致的方法，侧重于架构创新、改进的训练方法和全面的评估技术。这种转变可能会在未来带来更高效和有效的人工智能系统，其应用范围从机器人技术和自动驾驶汽车到个性化医疗和科学发现。