在2025年神经信息处理系统大会 (NeurIPS) 上，研究人员展示的研究结果表明，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。在路易斯安那州新奥尔良举行的这次会议，突显了人工智能界将重点从原始模型大小转移到架构设计、训练方法和评估技术。

会议上展示的几篇论文挑战了长期以来关于人工智能发展的假设。一个关键的结论是，由于强化学习算法在表示复杂环境方面的能力有限，无论模型的大小如何，其性能往往会达到瓶颈。这表明需要更深层次、更复杂的架构来释放强化学习的全部潜力。

“我们一直专注于让模型变得更大，但我们正在撞墙，”参加 NeurIPS 的研究员 Maitreyi Chatterjee 说。“这些论文表明，架构创新，尤其是在表征学习方面，对于强化学习的持续进步至关重要。”

这些发现对包括机器人技术、游戏和自主系统在内的各个领域具有重要意义。例如，如果使用强化学习训练的自动驾驶汽车对环境的底层表征过于简单，它可能难以在复杂的现实世界场景中导航。

会议上的另一位研究员 Devansh Agarwal 强调了评估策略的重要性。“我们需要更好的方法来评估这些模型的真实能力，”Agarwal 说。“目前的基准测试通常无法捕捉到现实世界任务的细微差别，从而导致对性能的过高估计。”

NeurIPS 2025 大会还展示了质疑“更大的语言模型 (LLM) 会自动带来更好的推理能力”这一假设的研究。一些论文表明，大型语言模型的能力正在趋同，并且需要新的评估指标来评估其开放式推理技能。

这种对架构和训练动态的关注转变反映了一种日益增长的认识，即人工智能的进步不仅仅依赖于计算能力。研究人员现在正在探索新的架构，例如那些结合了注意力机制和分层表示的架构，以提高强化学习智能体学习和泛化的能力。

这些发现的影响超出了学术界。开发人工智能驱动产品的公司将需要优先考虑架构创新和强大的评估策略，以确保其系统能够有效地解决现实世界的问题。NeurIPS 2025 的见解表明，人工智能的未来不仅在于构建更大的模型，还在于设计更智能的模型。