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微软研究：清空对话历史可提升智能体表现

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AI 综述

微软研究院提出 Fork-and-Flush 方法：智能体分成 K 个并行分支，每个分支丢弃全部对话上下文但保留工作区文件，再保留最优分支。在相同算力预算下，该方法取得 0.78 的 min-max 归一化平均分，单次运行为 0.47，best-of-4 为 0.54。实验中的智能体通过 GitHub Copilot CLI 使用 GPT-5.6-terra 和 GPT-5.5，单次运行持续数小时至 100 小时以上。研究还称，仅清空对话上下文而不分支，结果提升 22%。

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最新进展10月13日 00:10

微软研究：清空对话历史可让 AI 智能体找到更好解

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10月13日

00:10
The Decoder
微软研究：清空对话历史可让 AI 智能体找到更好解
微软研究院一项研究提出 Fork-and-Flush 方法：智能体分成 K 个并行分支，每个分支丢弃全部对话上下文但保留工作区文件，再保留最优分支。

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