Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互

Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，以应对长程交互中上下文无法无限扩展的问题。在协作编程基准 CollabBench 上，采用基于重构的信念评分后，ABBEL 把与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 步降至 50 步，峰值 token 数也低于全上下文设置。