Berkeley AI Research 提出 ABBEL：教会 LLM 更新信念状态以实现高效长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将摘要建模为自然语言信念状态并对其内容进行监督，解决传统递归摘要（context compaction）在长程交互中的性能损失。
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Berkeley AI ResearchAI 评分3232 GRASP：让世界模型实现更长时程的梯度规划
Berkeley AI Research 提出基于梯度的规划器 GRASP，用于让学习到的世界模型支持长时程规划。它通过把轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中直接注入随机性以探索、并重塑梯度以避开高维视觉模型中脆弱的 state-input 梯度，解决长时程 rollout 中梯度爆炸/消失与不良局部极小值问题。