微软研究：清空聊天历史可让 AI 代理找到更好解

The Decoder 于 10 月 12 日报道微软研究人员的 Fork-and-Flush 方法：把长任务代理分成平行分支，各分支保留工作区文件、重新开始聊天，再继续得分最高的分支。一手论文于 10 月 5 日提交；在 13 个研究与工程任务、相同计算预算下，该方法的归一化平均得分比单次运行基线相对提高 66.0%。这不等于只清空聊天就能让所有工作提效 66%。

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。