提出MEMO框架,通过将新知识编码至独立的专用记忆模型中并保持主LLM参数不变,用于解决大语言模型知识静态过时问题,在多个复杂问答基准上展现出优于现有方法的性能,且具备即插即用与避免灾难性遗忘的优势。
机构:新加坡国立大学
来源:arXiv 2605.15156 | AI4Papers 论文推荐平台