Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互中的摘要更新

Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要以自然语言"信念状态"形式隔离并监督其信息内容，通过受自编码器启发的信念评分（belief grading）奖励能重建最新观测的信念。在协作编程基准 CollabBench 上，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 数也低于全上下文设置。