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，尤其是在表征深度不足的情况下。这项研究被认为是大会上最具影响力的成果之一，它挑战了一种假设，即更大的模型会自动带来更好的人工智能推理能力。

这篇论文以及在 NeurIPS 上发表的其他论文表明，该领域正在发生转变，表明人工智能的进步越来越受到架构设计、训练动态和评估策略的限制，而不是仅仅受到模型原始容量的限制。人工智能研究员 Maitreyi Chatterjee 指出：“今年的顶级论文共同指向一个更深层次的转变：人工智能的进步现在更多地受到架构、训练动态和评估策略的限制，而不是原始模型容量的限制。”

一项关键发现强调了表征深度在强化学习中的重要性。表征深度指的是 RL 模型学习从其环境中提取的特征的复杂性和精细程度。根据这项研究，如果没有足够的学习表征深度，RL 模型的性能往往会停滞不前，无论它们变得多么庞大。这表明，仅仅增加 RL 模型的大小而不提高其理解和表征环境的能力，只会导致收益递减。

另一位人工智能专家 Devansh Agarwal 解释说，“更大的模型意味着更好的推理”不再是一个可靠的假设。他补充说，重点需要转移到设计能够学习更有意义和抽象的世界表征的架构上。

这些发现的影响超出了学术研究的范围。对于构建现实世界人工智能系统的公司来说，这项研究表明，投资于架构创新和改进的训练方法可能比简单地扩大现有模型的规模更有效。这可能会在机器人技术、游戏和自动驾驶等领域带来更高效、更强大的人工智能系统。

2025 年 NeurIPS 大会还发表了挑战人工智能社区其他广为接受的观点的研究，包括注意力机制是一个已解决的问题以及生成模型不可避免地会记住训练数据的观点。这些发现共同表明，需要采取更细致的人工智能开发方法，更加重视理解学习和泛化的潜在动态。

在 NeurIPS 2025 上发表的研究预计将进一步推动对架构和训练动态在人工智能中的作用的调查，从而可能在设计更高效、更有效的人工智能系统方面取得新的突破。人工智能社区可能会专注于开发新技术来改进 RL 中的表征学习，并探索可以克服当前模型局限性的替代架构设计。