ABBEL 通过更新信念状态提升 LLM 长程交互效率

Berkeley AI Research 提出 ABBEL，将交互摘要表示为可监督的自然语言信念状态，让模型根据新观察更新记忆并据此行动。在 CollabBench 中，带重构式信念评分的 ABBEL 将与完整上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50，同时使用更少的峰值上下文 token。