Microsoft araştırmacıları, yapay zekâ ajanlarının sohbet geçmişinin onları aynı çözüm alanına geri yönlendirmesi nedeniyle sık sık aynı fikirleri geliştirmeye takıldığını buldu. Fork-and-Flush adlı yeni yöntem, paralel dallar oluşturuyor, her dalın sohbet bağlamını siliyor ve yalnızca en iyi sonuçları tutuyor. 13 kıyaslama görevinde bu yöntem, normalize edilmiş ortalama puanı 0.47’den 0.78’e yükseltirken sonuçlardaki değişkenliği de azalttı.
Neden önemli
Geliştiriciler, ek hesaplama gücü kullanmadan yapay zekâ ajanlarından daha kaliteli ve tutarlı çözümler elde edebilir; böylece karmaşık optimizasyon problemlerinde zamandan ve maliyetten tasarruf edebilir.
