Berkeley AI Research 提出 ABBEL：让 LLM 更新信念状态以高效应对长程交互

Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要表示为自然语言信念状态，并用信念评分监督其信息内容，以替代传统递归摘要的完整交互历史。在 CollabBench 协作编程任务上，基于重构的信念评分（ABBEL-rec-BG）将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 长度远低于全上下文的 14.08×10²。