微软研究院研究发现清空聊天历史可帮助 AI 智能体找到更优解

微软研究院研究发现，长期运行的 AI 研究智能体即使增加算力也常因累积对话上下文陷入单一想法区域，清空聊天历史能帮助其探索更优解。该团队提出的 Fork-and-Flush 方法在同一算力预算下归一化平均分达 0.78，比单次运行高 66%，在 13 项任务中 12 项得分最高；仅清空上下文而不分支也能提升约 22%。