深度学习的下一个可能突破是开发更高效、更自适应的神经架构，以降低计算成本，同时提高复杂任务的性能。 当前的模型（如 transformers 和大型语言模型 (LLM)）需要大量的数据和计算能力，这限制了可访问性和可持续性。 研究人员正在探索诸如动态稀疏激活（其中只有模型的部分激活用于特定输入）以及组合不同神经网络类型优势的混合架构等技术。 例如，最近关于“专家混合” (MoE) 模型的工作允许网络将输入路由到专门的子网络，从而在不牺牲准确性的情况下大幅减少计算。 这些方法旨在使模型更小、更快，并且更适用于实际部署。
另一个进展领域是提高模型从有限或噪声数据中学习的能力。 虽然当前的系统擅长处理庞大的数据集，但它们通常在数据稀缺或标签不完善的情况下遇到困难。 自监督学习（模型从原始数据生成自己的训练信号）和元学习（使模型能够使用最少的示例快速适应新任务）等技术越来越受欢迎。 例如，通过对比学习（例如，SimCLR）训练的视觉模型可以通过学习识别增强图像之间的相似性，在没有标记数据的情况下实现强大的性能。 同样，像 ProtoNets 这样的少样本学习框架允许模型仅使用少量示例对新类别进行分类。 这些方法可以使深度学习在医疗保健或机器人等领域蓬勃发展，在这些领域，标记数据的收集成本高昂或具有风险。
最后，将深度学习与结构化推理相结合的进展可以弥合模式识别和逻辑推理之间的差距。 当前的模型通常在需要显式推理的任务中失败，例如解决数学问题或遵循多步骤指令。 神经符号集成（将神经网络与基于规则的系统配对）等方法正在显示出希望。 例如，DeepMind 的 AlphaGeometry 将神经语言模型与符号演绎引擎相结合，以解决复杂的几何问题，从而优于传统方法。 同样，像 GitHub Copilot 这样的代码生成模型开始结合显式程序分析以提高正确性。 通过将数据驱动的学习与形式逻辑相结合，未来的模型可以处理需要直觉和系统推理的任务，从而为科学研究、代码合成和自动决策制定中的应用打开大门。