Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互摘要

Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，以缓解递归摘要带来的性能损失。在 CollabBench 协作编程任务上，基于重建的信念评分（ABBEL-rec-BG）把与全上下文模型的差距缩小约 50%，训练步数从 100 步降至 50 步，峰值 token 长度也低于全上下文设置。