ABBEL：通过信念状态更新让 LLM 高效完成长程交互

Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的交互摘要建模为自然语言信念状态并对其内容进行监督评分。在协作编程基准 CollabBench 上，基于重建的信念评分将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50。训练后其峰值上下文 token 长度仍显著低于全上下文设置。