在 NeurIPS 2025 大会上，研究人员展示了他们的发现，表明强化学习 (RL) 的性能会因表征深度等方面的限制而停滞不前。这些重要见解挑战了人工智能领域的传统观念。该会议于 12 月 8 日至 14 日在路易斯安那州新奥尔良举行，展示了一系列论文，这些论文共同表明，人工智能的进步越来越受到架构设计、训练动态和评估方法的限制，而不是原始模型大小的限制。

一篇特别有影响力的论文强调了表征深度在克服强化学习中的性能瓶颈方面的关键作用。根据这项研究，浅层表征会阻碍智能体有效学习复杂、分层任务的能力。“我们发现，简单地扩大 RL 模型的大小并不一定能转化为性能的提高，”该研究的主要作者 Maitreyi Chatterjee 解释说。“相反，表征的深度，允许智能体从其经验中抽象和概括，是一个更关键的因素。”

这一发现挑战了普遍存在的假设，即简单地增加模型大小就能提高 RL 中的推理和性能。对于为机器人、游戏和其他智能体必须通过试错学习的应用程序构建 AI 系统的开发人员来说，其意义重大。参与该研究的另一位研究人员 Devansh Agarwal 指出，“这表明需要专注于开发能够促进对环境进行更深入、更有意义的表征的架构。”

NeurIPS 2025 会议还展示了对其他广为接受的观点提出质疑的研究。一些论文挑战了大型语言模型 (LLM) 本身就具有卓越推理能力的观点。相反，研究表明，训练数据和特定架构在决定 LLM 的有效推理能力方面起着更重要的作用。此外，展示的研究结果质疑了注意力机制是一个已解决的问题的假设，强调了注意力模型在处理长程依赖和复杂推理任务时仍然存在困难的领域。

NeurIPS 2025 上展示的集体成果标志着 AI 社区的关注点发生了转变。研究人员越来越认识到简单地扩大模型的局限性，而是将注意力转向 AI 开发中更细微的方面，例如架构创新、改进的训练技术和更强大的评估方法。这种转变有可能在未来带来更高效、更可靠和更有能力的 AI 系统。

来自 NeurIPS 2025 的见解预计将影响未来几年 AI 研究和发展的方向。公司和研究机构已经开始将这些发现纳入他们的工作，专注于开发更复杂的架构和训练方法。这些发展的长期影响可能是深远的，可能会导致机器人、自然语言处理和计算机视觉等领域的突破。