fost-nepal.org – NeurIPS 2025 menghasilkan sejumlah karya penelitian yang mampu mengubah cara pandang praktisi terhadap pengembangan sistem kecerdasan buatan (AI). Karya-karya ini menyoroti bahwa kemajuan AI saat ini dipengaruhi lebih oleh arsitektur, dinamika pelatihan, dan strategi evaluasi, ketimbang hanya kapasitas model.

Beberapa kertas penelitian terpilih memberikan wawasan penting. Salah satu tulisannya, yang berjudul “Artificial Hivemind: The Open-Ended Homogeneity of Language Models,” mengungkapkan bahwa dalam tugas kreatif, tidak selalu ada jawaban yang benar. Sebaliknya, risiko homogenitas muncul saat model cenderung memberikan jawaban serupa. Penelitian ini memperkenalkan ukuran baru bernama Infinity-Chat untuk menilai keragaman output model.

Di sisi lain, penelitian “Gated Attention for Large Language Models” menunjukkan bahwa perhatian dalam model transformer belum sepenuhnya optimal. Dengan menambahkan gerbang kecil setelah perhatian skala, hasilnya menunjukkan peningkatan stabilitas dan kinerja konteks panjang yang lebih baik.

Sementara itu, penelitian tentang penguatan pembelajaran (RL) menunjukkan bahwa kedalaman jaringan, bukan hanya volume data, dapat meningkatkan efisiensi. Sedangkan penelitian mengenai model difusi memberikan wawasan bahwa meskipun model ini memiliki parameter berlebih, kemampuan generalisasi mereka sangat baik, dengan penjelasan bahwa waktu pelatihan dan ukuran dataset berperan penting.

Sepanjang NeurIPS 2025, penekanan telah bergeser dari sekadar ukuran model menjadi pemahaman sistem. Karya-karya ini menegaskan bahwa keunggulan kompetitif dalam AI kini tergantung pada kemampuan untuk mendesain dan memahami sistem secara menyeluruh.