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 的递归摘要转化为自然语言"信念状态"，并通过信念评分监督其信息内容。在协作编程基准 CollabBench 上，采用重建式信念评分的 ABBEL-rec-BG 将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 长度也显著低于全上下文设置。