ABBEL：教 LLM 更新信念状态，实现高效长程交互

ABBEL 框架让 LLM 把长程交互历史压缩为自然语言「信念状态」，并用信念打分监督其信息内容，以缓解上下文膨胀。在 CollabBench 协作编码任务中，ABBEL-rec-BG 把与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降到 50。其峰值上下文 token 数为 6.01×10²，低于全上下文模型的 14.08×10²。