微软研究：清除聊天历史可帮助 AI 智能体找到更优解

微软研究院发现，长期运行的 AI 研究智能体可能因累积对话上下文而陷入“想法盆地”，即使增加算力也难以突破。其提出的 Fork-and-Flush 方法通过分支并清空聊天上下文，在相同算力下将归一化平均分从单次运行的 0.47 提升至 0.78，相对提升 66.0%，并在 13 项任务中的 12 项取得最高平均分。