UC Berkeley 论文：让 AI 研究型 Agent 学会遗忘

UC Berkeley 团队发布论文《Scaling Discovery Requires Forgetting》，针对编码 agent 在单个问题上连续运行数天做自动化研究时越来越常出现的过早停滞、停止改进现象，提出一个反直觉的解决方案——让 agent 学会「遗忘」，从而跳出思维定势继续探索。实验显示该方法可将自动研究 agent 的性能提升至 39%。

2026-10-16 ~ 2026-10-16 · 3 条相关

• 让 Agent 学会「遗忘」:新论文破解 autoresearch 数天后停滞难题 — matei_zaharia · 2026-10-16
• UC Berkeley 论文：让 agent 学会遗忘，自动研究性能提升至 39% — omarsar0 · 2026-10-16

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