ABBEL：通过信念状态更新提升LLM长程交互效率

Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，利用自然语言信念状态替代递归摘要以优化 LLM 长程交互。在 CollabBench 协作编码测试中，该方法将全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数减少 50%。ABBEL 通过监督信念内容重构观测信息，显著降低峰值上下文 token 长度并提升学习效率。