Почему обучение с подкреплением достигает плато без глубины представления (и другие ключевые выводы из NeurIPS 2025)

Основные моменты NeurIPS 2025 подчеркивают проблемы обучения с подкреплением

Конференция 2025 года по системам обработки нейронной информации (NeurIPS) акцентировала внимание на необходимости глубины представления для достижений в области обучения с подкреплением (RL). Исследователи отметили, что без достаточной глубины представления системы RL испытывают плато в производительности, что ограничивает их масштабируемость.

Одно из значительных исследований показало, что традиционные подходы к RL, которые полагаются на поверхностные представления, испытывают трудности с обобщением в сложных средах. Увеличение глубины представления является критически важным для захвата сложных паттернов в данных.

Другая команда показала, что по мере усложнения задач недостаток глубины в представлениях приводит к снижающимся результатам по улучшению производительности. Это ставит перед практиками задачу пересмотреть свои архитектуры для достижения оптимальных результатов.

Обсуждения также подчеркнули, что текущие метрики оценки могут не отражать реальные сложности, с которыми сталкиваются агенты RL, что приводит к искажённому восприятию их возможностей. Конференция призвала к разработке более тонких рамок оценки, которые учитывают адаптивность и устойчивость.

По мере завершения конференции согласие было ясным: решение проблемы глубины представления имеет первостепенное значение для будущего обучения с подкреплением.