마이크로소프트 연구, AI 대화 기록 삭제하면 검색 성능 향상

마이크로소프트 연구진은 AI 에이전트가 대화 기록의 영향을 받아 같은 해결책의 범위에서 벗어나지 못하고 기존 아이디어를 계속 다듬는 경우가 많다는 점을 발견했다. 연구진이 개발한 ‘Fork-and-Flush’는 여러 갈래의 작업 흐름을 병렬로 만든 뒤 각 흐름의 대화 맥락을 지우고, 가장 좋은 결과만 남기는 방식이다. 13개 벤치마크 작업에서 이 기법을 적용한 결과 정규화 평균 점수가 0.47에서 0.78로 올랐고, 결과의 편차도 줄었다.