Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督 LLM 长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要以自然语言"信念状态"形式隔离并监督，替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在 CollabBench 协作编程任务中，基于重建的信念评分（rec-BG）将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50，峰值 token 长度也低于全上下文设置。
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Berkeley AI ResearchAI 评分3636
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体运行、为智能体服务的数据系统
GPT-4 级能力从 2023 年初约 $30/百万 token 降至如今不到 $1，部分供应商已低于 $0.10，推理价格年降幅在 9x 到 900x 之间、中位数约 50x。