ABBEL：训练 LLM 更新信念状态以实现高效长程交互

Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将交互摘要建模为自然语言信念状态，并通过信念评分监督其信息内容，以解决长程交互中递归摘要的性能损失问题。在 CollabBench 协作编码评测中，带重建信念评分的 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 降至 50，峰值 token 为 6.01×10²。