Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督让 LLM 高效长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的交互摘要隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，用受自编码器启发的重建式信念评分（belief grading）作为辅助 RL 任务。
#推理
Berkeley AI ResearchAI 评分3030
Berkeley AI ResearchAI 评分3434 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。现有方法如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink 和 Hogwild! Inference 的并行结构多由外部设定，而非模型自主选择。
OpenAI Alignment 研究博客AI 评分5555 OpenAI 开源思维链可监控性评测数据集与参考代码
OpenAI 开源其思维链可监控性工作的一部分数据集与参考代码，包含评测套件中的大部分数据集、计算可监控性指标 g-mean 2 的代码，以及一种新的交叉拟合过滤策略，仓库地址为 https://github.com/openai/monitorability-evals。
Berkeley AI ResearchAI 评分2727 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
伯克利 AI 研究团队提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的梯度规划器，通过将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、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的“状态-输入”梯度。该方法针对长时程规划中计算图病态、非贪心结构导致局部极小值以及高维潜空间失效模式等问题，使基于梯度的规划更稳健。
Berkeley AI ResearchAI 评分3535 伯克利提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 特征交互
伯克利 AI 研究团队提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，利用稀疏性、低阶性和层次性结构，将 LLM 中影响输出的关键交互识别转化为稀疏恢复问题，可扩展到比此前方法大数个数量级的规模。