Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督让 LLM 高效完成长程交互

Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的交互摘要隔离为自然语言"信念状态"并对其内容进行监督评分，以缓解递归摘要带来的性能损失。在协作编程基准 CollabBench 上，采用重建式信念评分的 ABBEL-rec-BG 将相对全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50，峰值 token 长度也低于全上下文设置。