De belangrijkste ontwikkelingen van NeurIPS 2025 gingen niet over grotere modellen; ze gingen over het begrijpen hoe de huidige systemen beter kunnen worden gemaakt. Onderzoekers hebben onthuld dat de vooruitgang op het gebied van AI steeds meer wordt beperkt door architectuur, trainingsmethoden en evaluatiestrategieën – en niet alleen door de capaciteit van modellen. De artikelen presenteerden lang gekoesterde aannames over schaalvergroting, redenering en zelfs de fundamentele mogelijkheden van versterkend leren. Hier volgt een overzicht van vijf belangrijke bevindingen en hun implicaties voor de echte AI-ontwikkeling.
LLM’s convergeren: het meten van homogeniteit in generaties
Jarenlang was de LLM-evaluatie gericht op nauwkeurigheid. Bij taken die creativiteit of diverse perspectieven vereisen, is het echte probleem echter niet de correctheid, maar homogeniteit. Het laatste onderzoek toont aan dat modellen uit verschillende architecturen en providers steeds meer convergeren op vergelijkbare, ‘veilige’ resultaten.
De “Infinity-Chat”-benchmark introduceert statistieken om zowel intra-model ineenstorting (zelfherhaling) als homogeniteit tussen modellen (overeenkomst tussen modellen) te meten. De resultaten laten een zorgwekkende trend zien: zelfs als er meerdere geldige antwoorden zijn, hebben LLM’s de neiging opmerkelijk vergelijkbare antwoorden te produceren.
Waarom dit belangrijk is: Voor bedrijven die afhankelijk zijn van creatieve resultaten betekent dit dat afstemming van voorkeuren en veiligheidsbeperkingen onbedoeld de diversiteit kunnen verminderen, wat kan leiden tot voorspelbare of bevooroordeelde AI-assistenten. Diversiteitsmetrieken moeten prioriteit krijgen naast traditionele nauwkeurigheidsmetingen.
Aandacht is niet opgelost: de impact van gated aandacht
De aandacht voor transformatoren, vaak behandeld als een opgelost technisch probleem, is opnieuw onderzocht. Een eenvoudige architectonische verandering – het toepassen van een query-afhankelijke sigmoid-poort na geschaalde puntproductaandacht – verbeterde consequent de stabiliteit, verminderde de ‘aandachtsdalingen’ en verbeterde prestaties in de lange context bij grootschalige trainingsruns.
De poort introduceert niet-lineariteit en impliciete spaarzaamheid, waardoor voorheen onverklaarde betrouwbaarheidsproblemen kunnen worden aangepakt. Dit suggereert dat enkele van de grootste LLM-problemen eerder architectonisch dan algoritmisch van aard zijn, en met verrassend kleine aanpassingen kunnen worden opgelost.
RL-schaling: diepte, niet alleen data, is essentieel
Conventionele wijsheid suggereert dat versterkend leren (RL) moeite heeft om op te schalen zonder grote beloningen of demonstraties. Nieuw onderzoek toont echter aan dat het opschalen van de netwerkdiepte – van standaard 2-5 lagen naar bijna 1.000 – de zelfgecontroleerde, doelgerichte RL dramatisch verbetert.
In combinatie met contrastieve doelstellingen en stabiele optimalisatie ontgrendelt deze diepte winsten variërend van 2X tot 50X. Voor agentische systemen en autonome workflows benadrukt dit de cruciale rol van representatiediepte bij generalisatie en verkenning.
Verspreidingsmodellen: waarom ze generaliseren in plaats van onthouden
Diffusiemodellen zijn enorm overgeparameteriseerd, maar generaliseren vaak goed. Onderzoekers identificeerden twee verschillende trainingstijden: snelle kwaliteitsverbetering en een veel langzamere opkomst van memoriseren. De tijdschaal voor het onthouden groeit lineair met de grootte van de dataset, waardoor een periode ontstaat waarin modellen verbeteren zonder overfitting.
Dit herformuleert strategieën voor vroegtijdig stoppen en het schalen van datasets; Het onthouden is voorspelbaar en vertraagd, niet onvermijdelijk. Bij diffusietraining vertraagt het vergroten van de datasetgrootte actief de overfitting en verbetert niet alleen de kwaliteit.
RL verbetert de bemonstering, niet het redeneervermogen
Misschien wel de meest ontnuchterende bevinding: versterkend leren met verifieerbare beloningen (RLVR) creëert niet noodzakelijkerwijs nieuwe redeneervaardigheden bij LLM’s. In plaats daarvan verbetert het vooral de bemonsteringsefficiëntie, waarbij bestaande mogelijkheden worden hervormd in plaats van dat er fundamenteel nieuwe worden gegenereerd.
Bij grote steekproeven bevat het basismodel vaak al de juiste redeneertrajecten. Dit betekent dat RL beter wordt begrepen als een distributievormend mechanisme, en niet als een generator van kernredeneringsvermogen. Om de redenering uit te breiden, moet RL gepaard gaan met mechanismen zoals lerarendestillatie of architecturale veranderingen.
Het grotere plaatje: AI is nu systeembeperkt
De collectieve boodschap van NeurIPS 2025 is duidelijk: de voortgang van AI wordt nu beperkt door systeemontwerp. De ineenstorting van de diversiteit vereist nieuwe evaluatiestatistieken, aandachtsproblemen vereisen architecturale oplossingen, RL-schaling is afhankelijk van diepgang en memoriseren is gekoppeld aan trainingsdynamiek. Het concurrentievoordeel verschuift van ‘wie het grootste model heeft’ naar ‘wie het systeem begrijpt’.
Deze verschuiving vereist een focus op architectuur, trainingsstrategieën en evaluatie, en niet alleen op onbewerkte rekenkracht. De toekomst van AI ligt in het optimaliseren van hoe we systemen bouwen, en niet alleen in het groter maken ervan.
