微软研究：清除聊天历史可帮助 AI 智能体找到更优解

微软研究院发现长程 AI 研究智能体即使增加算力也会陷入局部解，提出 Fork-and-Flush 方法，通过分支和清除聊天上下文提升探索多样性。在相同算力预算下，该方法在 13 项长程任务上的归一化平均得分比单次运行高 66%，比 best-of-4 高 44.4%。