ABBEL：教導大型語言模型為長程互動更新信念狀態

Berkeley AI Research 推出 ABBEL，此框架以自然語言信念狀態取代完整的互動歷史，並透過信念評分來監督其內容。在 CollabBench 協作編碼任務上，基於重建的信念評分將與全上下文模型的差距縮小約 50%，且只需 50 步而非 100 步即可完成訓練，同時使用的峰值 token 數更少。