I ricercatori di Microsoft hanno scoperto che gli agenti IA spesso restano bloccati a perfezionare le stesse idee, perché la cronologia delle chat li riporta sempre nello stesso spazio di soluzioni. Il nuovo metodo, chiamato Fork-and-Flush, crea diversi rami paralleli, cancella il contesto delle chat di ciascun ramo e conserva solo i risultati migliori. Nei 13 compiti di benchmark testati, la tecnica ha portato il punteggio medio normalizzato da 0.47 a 0.78, riducendo al contempo la variabilità dei risultati.
Perché conta
Gli sviluppatori possono ottenere soluzioni di qualità superiore e più costanti dagli agenti IA senza aumentare la potenza di calcolo, risparmiando tempo e denaro nei complessi problemi di ottimizzazione.
