Elk jaar produceert NeurIPS honderden indrukwekkende artikelen en een handvol artikelen die op subtiele wijze de manier veranderen waarop praktijkmensen denken over schaalbaarheid, evaluatie en systeemontwerp. In 2025 gingen de grootste banen niet over één persoon revolutionair model. In plaats daarvan trokken ze de fundamentele aannames in twijfel waar academici en bedrijven stilletjes op hebben vertrouwd: grotere modellen betekenen beter redeneren, RL creëert nieuwe mogelijkheden, aandacht is “vast” en generatieve modellen onthouden onvermijdelijk.
De belangrijkste papers van dit jaar benadrukken gezamenlijk een diepere verschuiving: de vooruitgang op het gebied van AI wordt nu minder beperkt door de capaciteit van ruwe modellen en meer door architectuur, trainingsdynamiek en evaluatiestrategie.
Hieronder vindt u een technische diepgaande duik in vijf van de meest invloedrijke NeurIPS 2025-documenten en wat deze betekenen voor iedereen die echte AI-systemen bouwt.
1. LLM’s convergeren en we hebben eindelijk een manier om dit te meten
Papier: Kunstmatige bijenkorfgeest: de grenzeloze homogeniteit van taalpatronen
Jarenlang, LLM-beoordeling hij concentreerde zich op eerlijkheid. Maar bij taken met een open einde of dubbelzinnige taken, zoals brainstormen, ideeën bedenken of creatieve synthese, gebeurt dit vaak er is niet één juist antwoord. Het risico is daarentegen homogeniteit: modellen die dezelfde “veilige” en zeer waarschijnlijke antwoorden opleveren.
Dit artikel introduceert Infinity-chat, een benchmark die expliciet is ontworpen om diversiteit en pluralisme onder de permanente generatie te meten. In plaats van antwoorden als goed of fout te beoordelen, meet u:
Het resultaat is ongemakkelijk maar belangrijk: tussen architecturen en leveranciers komen modellen steeds vaker samen op vergelijkbare resultaten, zelfs als er meerdere geldige antwoorden bestaan.
Waarom dit in de praktijk belangrijk is
Voor bedrijven herformuleert dit ‘afstemming’ als een afweging. Preferentieregulering en veiligheidsbeperkingen kunnen de diversiteit stilletjes verminderen, waardoor zorgverleners zich overmoedig, voorspelbaar of bevooroordeeld in de richting van dominante standpunten voelen.
Afhalen: Als uw product gebaseerd is op creatieve of verkennende resultaten, moeten diversiteitsstatistieken eersteklas burgers zijn.
2. Daar houdt de aandacht niet op: een simpel hek verandert alles
Papier: Gecontroleerde aandacht voor grote taalmodellen
De focus op transformatoren werd behandeld als geconsolideerde engineering. Uit dit document blijkt dat dit niet het geval is.
De auteurs introduceren een kleine architectonische verandering: ze passen een vraagafhankelijke sigmoïde poort toe na het puntproduct aandacht, per aandachtskop. Dat is alles. Geen exotische bonen, geen enorme overhead.
Asteek tientallen grootschalige trainingsroutes over, inclusief dichte en mix van experts (MoE) modellen getraind op biljoenen tokens: deze gated variant:
-
Verbeterde stabiliteit
-
Minder “aandachtsverlies”
-
Verbeterd prestaties op lange termijn
-
Het presteerde consequent beter dan de vanille-focus
Omdat het werkt
De poort introduceert:
-
Niet-lineariteit in aandachtsoutputs
-
Impliciete spaarzaamheidhet onderdrukken van pathologische activaties
Dit daagt de veronderstelling uit dat aandachtsproblemen louter data- of optimalisatieproblemen zijn.
Afhalen: Enkele van de grootste LLM-betrouwbaarheidsproblemen kunnen architectonisch zijn, niet algoritmisch, en oplosbaar met verrassend kleine veranderingen.
3. RL kan worden geschaald, als je diep schaalt, en niet alleen op basis van data
Papier: Netwerken met 1000 lagen voor zelfgestuurd versterkend lerenG
Conventionele wijsheid zegt dat RL niet goed kan opschalen zonder beloningen of compacte demonstraties. Uit dit artikel blijkt dat deze hypothese onvolledig is.
Door de netwerkdiepte agressief op te schalen van typische lagen 2 tot 5 tot bijna 1.000 lagen, demonstreren de auteurs dramatische winsten in zelfgecontroleerde en doelgerichte RL, met prestatieverbeteringen variërend van 2X tot 50X.
De sleutel is niet brute kracht. Koppel diepgang aan tegenstrijdige doelen, stabiele optimalisatieregimes en doelgerichte representaties
Waarom dit belangrijker is dan alleen robotica
Voor agent-gebaseerde systemen en autonome workflows suggereert dit dat diepte van representatie – en niet alleen data- of beloningsmodellering – een belangrijke hefboom kan zijn voor generalisatie en verkenning.
Afhalen: De schaalbaarheidsbeperkingen van RL kunnen architectonisch zijn en niet fundamenteel.
4. Omdat verspreidingsmodellen generaliseren in plaats van onthouden
Diffusiemodellen zijn enorm overgeparameteriseerd, maar generaliseren vaak opmerkelijk goed. Dit artikel legt uit waarom.
De auteurs identificeren twee verschillende trainingstijden:
Cruciaal is dat de opslagtijdschaal lineair groeit met de grootte van de dataset, waardoor een groter venster ontstaat waarin modellen verbeteren zonder overfitting.
Praktische implicaties
Dit herformuleert de strategieën voor vroegtijdig stoppen en het schalen van datasets. Memoriseren is niet onvermijdelijk: het is voorspelbaar en vertraagd.
Afhalen: Bij diffusietraining verbetert de omvang van de dataset niet alleen de kwaliteit, maar wordt ook overfitting actief vertraagd.
5. RL verbetert de redeneerprestaties, niet het redeneervermogen
Papier: Stimuleert versterkend leren het redeneren in LLM’s echt?
Misschien wel het meest strategisch belangrijke resultaat van NeurIPS 2025 is ook het meest ontnuchterende.
In dit artikel wordt uitvoerig getest of versterkend leren met verifieerbare beloningen (RLVR) daadwerkelijk effectief is creëren nieuwe redeneervaardigheden in LLM’s of eenvoudigweg bestaande vaardigheden hervormen.
Hun conclusie: RLVR verbetert in de eerste plaats de efficiëntie van de bemonstering, niet het redeneervermogen. Bij grote steekproeven bevat het basismodel vaak al de juiste redeneertrajecten.
Wat betekent dit voor LLM-opleidingen
RL wordt beter begrepen als:
Afhalen: Om het redeneervermogen echt uit te breiden, zal RL waarschijnlijk gepaard moeten gaan met mechanismen zoals lerarendestillatie of architecturale veranderingen, en niet op zichzelf gebruikt.
Het grotere plaatje: de vooruitgang op het gebied van AI wordt systeembeperkt
Alles bij elkaar benadrukken deze documenten een gemeenschappelijk thema:
Het knelpunt binnenin Moderne AI het gaat niet langer om de ruwe grootte van het model: het gaat om het ontwerp van het systeem.
-
De ineenstorting van de diversiteit vereist nieuwe maatstaven
-
Aandachtsfouten vereisen architectonische oplossingen
-
RL-schaling is afhankelijk van diepte en representatie
-
Opslag is afhankelijk van de trainingsdynamiek, niet van het tellen van parameters
-
De voordelen van redeneren zijn afhankelijk van de manier waarop verdelingen worden gemodelleerd, en niet alleen van optimalisatie
Voor fabrikanten is de boodschap duidelijk: het concurrentievoordeel verschuift van ‘wie het grootste model heeft’ naar ‘wie het systeem begrijpt’.
Maitreyi Chatterjee is een software-ingenieur.
Devansh Agarwal werkt momenteel als ML-ingenieur bij FAANG.
Welkom bij de VentureBeat-community!
In ons gastpostprogramma delen technische experts inzichten en bieden ze neutrale, niet-verdeelde inzichten over kunstmatige intelligentie, data-infrastructuur, cyberbeveiliging en andere geavanceerde technologieën die de toekomst van de onderneming vormgeven.
Lees meer uit ons gastenpostprogramma en bekijk ons richtlijnen als u geïnteresseerd bent om uw artikel bij te dragen!
