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ABBEL : entraîner les LLM à mettre à jour leurs croyances pour une interaction à long terme efficace

ABBEL est un cadre pour former les modèles de langage à mettre à jour leurs croyances sous forme d'états textuels, permettant une compression efficace du contexte lors d'interactions à long terme. La méthode utilise le grading des croyances via la reconstruction d'observations, réduisant l'écart avec les modèles à contexte complet dans la programmation collaborative et d'autres tâches.

Cursor Alibaba/Qwen