Elk jaar produceert NeurIPS honderden indrukwekkende artikelen, en enkele artikelen die op subtiele wijze de manier veranderen waarop praktijkmensen denken over schaalvergroting, evaluatie en systeemontwerp. In 2025 zal het belangrijkste werk niet over één werk gaan doorbraakmodel. In plaats daarvan stellen ze fundamentele aannames ter discussie waar academici en bedrijven stilzwijgend op vertrouwen: grotere modellen betekenen beter redeneren, RL creëert nieuwe mogelijkheden, aandacht is ‘oplosbaar’ en generatieve modellen zullen ongetwijfeld herinnerd worden.
De belangrijkste artikelen van dit jaar wijzen gezamenlijk op een grotere verschuiving: de vooruitgang op het gebied van AI wordt nu niet langer beperkt door de capaciteit van ruwe modellen, maar eerder door architectuur, trainingsdynamiek en evaluatiestrategieën.
Hieronder vindt u een diepgaande technische uitleg van de vijf meest invloedrijke NeurIPS 2025-papers – en wat ze betekenen voor iedereen die AI-systemen in de echte wereld bouwt.
1. LLM’s convergeren – en we hebben eindelijk een manier om dit te meten
Papier: Kunstmatige Hiveminds: de homogeniteit van open taalmodellen
Door de jaren heen LLM-evaluatie heeft zich op de waarheid gericht. Maar bij taken met een open einde of dubbelzinnige taken, zoals brainstormen, het genereren van ideeën of creatieve synthese, is dit vaak het geval. er is niet één juist antwoord. Het risico is homogeniteit: het model produceert antwoorden die “veilig” zijn en dezelfde hoge waarschijnlijkheid hebben.
Dit artikel introduceert Onbeperkt chatten, een benchmark die expliciet is ontworpen om diversiteit en pluralisme in de open generatie te meten. In plaats van antwoorden als goed of fout te beoordelen, meet het het volgende:
De resultaten zijn onaangenaam maar belangrijk: tussen architecturen en providers komen modellen steeds vaker samen op vergelijkbare resultaten – zelfs als er meerdere geldige antwoorden zijn.
Waarom dit in de praktijk van belang is
Voor bedrijven verandert dit ‘afstemming’ in een afweging. Stille aanpassingen aan voorkeuren en veiligheidsbeperkingen kunnen de diversiteit verminderen, waardoor assistenten zich te veilig, voorspelbaar of bevooroordeeld in de richting van dominante standpunten kunnen voelen.
Afhalen: Als uw product afhankelijk is van creatieve of verkennende output, moeten diversiteitsstatistieken eersteklas burgers zijn.
2. Mindfulness is nog niet voorbij: een simpele toegangspoort verandert alles
Papier: Aandacht voor grote taalmodellen behouden
Het transformatorconcern is behandeld als gevestigde techniek. Dit artikel bewijst dat dit niet waar is.
De auteurs introduceren een kleine architectonische verandering: implementeer een query-afhankelijke sigmoïde poort na geschaalde puntproductaandacht, per aandachtskop. Alleen dat. Geen exotische kernels, geen enorme overhead.
Aover tientallen grootschalige trainingen – inclusief solide en gemengde deskundige (MoE) model getraind met biljoenen tokens – gated variant:
-
Verbeterde stabiliteit
-
Vermindert het “wegzinken van de aandacht”
-
Verbeterd prestaties in lange context
-
Presteert consequent beter dan vanilleproblemen
Waarom het werkt
De poort introduceert:
-
Niet-lineariteit in aandachtsoutput
-
Impliciete spaarzaamheidpathologische activatie onderdrukken
Dit daagt de veronderstelling uit dat aandachtsfalen eenvoudigweg een data- of optimalisatieprobleem is.
Afhalen: Enkele van de grootste betrouwbaarheidsproblemen van LLM zijn wellicht architectonisch – en niet algoritmisch – en kunnen met verrassend kleine veranderingen worden opgelost.
3. RL kan schalen – als je diep schaalt, en niet alleen data
Papier: Een netwerk met 1000 lagen voor zelfgestuurd versterkend lerenG
Conventionele wijsheid zegt dat RL niet zal gedijen zonder grote beloningen of demonstraties. Uit dit artikel blijkt dat deze veronderstelling onvolledig is.
Door de netwerkdiepte agressief op te schalen van 2 naar 5 lagen naar bijna 1.000 lagen, demonstreren de auteurs dramatische verbeteringen in zelfgecontroleerde en doelgerichte RL, met prestatieverbeteringen variërend van 2x tot 50x.
De sleutel is niet geweld. Het combineert diepgang met contrasterende doelen, een stabiel optimalisatieregime en een doelgerichte representatie
Waarom dit ertoe doet, gaat verder dan alleen robotica
Voor agentsystemen en autonome workflows suggereert dit dat de diepte van de representatie – en niet alleen het genereren van gegevens of beloningen – een belangrijke motor kan zijn voor generalisatie en verkenning.
Afhalen: De schaalbeperkingen van RL kunnen architectonisch zijn en niet fundamenteel.
4. Waarom diffusiemodellen generaliseren in plaats van onthouden
Papier: Waarom diffusiemodellen niet onthouden: de rol van impliciete dynamische regularisatie bij training
Diffusiemodellen hebben parameters overschat, maar generaliseren vaak heel goed. In dit artikel wordt uitgelegd waarom.
De auteurs identificeerden twee verschillende trainingstijdschalen:
Het allerbelangrijkste is dat de tijdschaal voor het onthouden lineair groeit met de omvang van de dataset, waardoor een breder venster ontstaat waarin het model kan worden verbeterd zonder overfitting.
Praktische implicaties
Dit verandert de strategie voor vroegtijdig stoppen en het schalen van de dataset. Memoriseren is niet onvermijdelijk, maar eerder voorspelbaar en uitgesteld.
Afhalen: Bij diffusietraining verbetert de omvang van de dataset niet alleen de kwaliteit, maar vertraagt deze ook actief de overfitting.
5. RL verbetert de redeneerprestaties, niet het redeneervermogen
Papier: Stimuleert versterkend leren het redeneren in de LLM echt?
Misschien wel het belangrijkste en meest strategische resultaat van NeurIPS 2025 is ook het treurigste.
Dit artikel test rigoureus wat versterkend leren met verifieerbare beloningen (RLVR) eigenlijk is creëren nieuwe redeneervaardigheden in de LLM – of eenvoudigweg het hervormen van bestaande redeneervaardigheden.
Hun conclusie: RLVR verbetert in de eerste plaats de efficiëntie van de bemonstering, niet het redeneervermogen. Bij grote steekproeven bevat het basismodel vaak al het juiste redeneertraject.
Wat dit betekent voor het LLM-opleidingstraject
RL wordt beter begrepen als:
Afhalen: Om het redeneervermogen echt uit te breiden, moet RL mogelijk worden gecombineerd met mechanismen zoals verfijning van leraren of architecturale veranderingen – en niet op zichzelf gebruikt.
Het grotere plaatje: de vooruitgang op het gebied van AI wordt systeembeperkt
Over het geheel genomen wijzen deze artikelen op een gemeenschappelijk thema:
Congestie binnen Moderne AI het gaat niet langer om de omvang van het ruwe model – het gaat om het ontwerp van het systeem.
-
De ineenstorting van de diversiteit vereist nieuwe evaluatiemaatstaven
-
Aandachtsfalen vereist architectonisch herstel
-
RL-schaling is afhankelijk van diepte en representatie
-
Het onthouden is afhankelijk van de trainingsdynamiek, niet van het aantal parameters
-
Redelijke winsten zijn afhankelijk van de manier waarop de distributie wordt vormgegeven, en niet alleen van de manier waarop ze worden geoptimaliseerd
Voor bouwers 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 gastenprogramma delen technische experts inzichten en geven ze onpartijdige, diepgaande uitleg over AI, data-infrastructuur, cyberbeveiliging en andere geavanceerde technologieën die de toekomst van ondernemingen vormgeven.
Lees meer uit ons gastenpostprogramma — en bekijk het eens richtlijnen als u geïnteresseerd bent om uw eigen artikel bij te dragen!
