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

Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 智能体的摘要以自然语言"信念状态"形式隔离并监督其信息内容，替代完整交互历史作为工作上下文。在协作编程基准 CollabBench 上，采用重建式信念评分的 ABBEL-rec-BG 将自摘要模型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，峰值上下文 token 长度也低于全上下文设置。