强化学习为何在缺乏表示深度时出现停滞（以及NeurIPS 2025的其他关键观点）
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NeurIPS大会展示了可能重塑人工智能系统扩展和评估实践的开创性研究。多篇重要论文强调了模型效率和鲁棒性的创新方法，呼吁从业者重新思考现有框架。这些进展可能会对未来的人工智能应用和研究方法产生深远影响。
NeurIPS 2025 强调强化学习挑战
2025年神经信息处理系统大会（NeurIPS）强调了表示深度在强化学习（RL）进展中的必要性。研究人员指出，如果缺乏足够的表示深度，RL系统的性能会停滞不前，从而限制其可扩展性。
一项显著的研究表明，依赖于浅层表示的传统RL方法在复杂环境中难以进行泛化。增强表示深度对于捕捉数据中的复杂模式至关重要。
另一个团队透露，随着任务复杂性的增加，表示深度的缺乏导致性能提升的边际效益递减。这迫使从业者重新考虑他们的架构，以实现最佳结果。
讨论还强调，目前的评估指标可能无法反映RL代理所面临的真实世界复杂性，从而导致对其能力的偏颇认知。会议鼓励开发更细致的评估框架，考虑适应性和鲁棒性。
随着会议的结束，大家达成了一致共识：解决表示深度问题对于强化学习的未来至关重要。
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