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，仅仅扩大强化学习 (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。本次在路易斯安那州新奥尔良举行的会议展示了几篇论文，这些论文挑战了长期以来关于人工智能发展的假设，表明重点正在从原始模型大小转向架构设计、训练方法和评估技术。

本次会议的一个关键结论是，强化学习算法的性能经常达到瓶颈，原因是它们在表示复杂环境和任务方面的能力有限。参加 NeurIPS 的研究员 Maitreyi Chatterjee 表示：“今年提交的论文共同表明，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。” 这意味着，如果仅仅增加 RL 模型的大小，而不提高其从环境中提取有意义特征的能力，将会导致收益递减。

另一位与会者 Devansh Agarwal 指出，表征深度问题尤其重要。“如果 RL 系统的表征学习组件没有足够的深度，模型就很难推广到新的情况或从有限的数据中有效地学习，”Agarwal 解释说。表征深度指的是模型可以从其输入数据中提取的特征的复杂性和精细程度。浅层表征可能只能捕捉到基本的模式，而深层表征可以捕捉到更抽象和分层的关系。

这些发现的影响不仅仅局限于学术研究。许多公司正在大力投资强化学习，用于机器人、游戏和自动驾驶等应用。如果仅仅扩大模型规模不是一个可行的策略，这些公司可能需要重新思考他们的人工智能开发方法。

NeurIPS 2025 大会还强调了人工智能社区面临的其他挑战。一些论文质疑了更大的语言模型 (LLM) 会自动带来更好的推理能力的假设。研究人员提供的证据表明，LLM 的响应可能会趋同，表现出一种“人工蜂群”行为。这种趋同会限制它们的创造力和产生新想法的能力。

此外，本次会议还讨论了对人工智能系统评估的担忧。传统的评估指标通常侧重于正确性，但研究人员认为，这对于开放式或模糊的任务来说是不够的。他们提出了新的评估方法，这些方法考虑了创造力、多样性和稳健性等因素。

NeurIPS 2025 的见解表明，人工智能领域正在进入一个新的发展阶段。虽然原始模型容量仍然重要，但研究人员和从业者越来越关注架构设计、训练动态和评估策略，这些因素使人工智能系统能够更有效地学习并推广到新的情况。未来几年可能会更加重视开发更复杂和细致的人工智能算法，而不是仅仅扩大现有模型的规模。