通过这种方式，KORE-CONSTRAINT 为知识注入找到了一个”绝缘”的更新通道，实现了在注入新知识的同时，对旧知识的强大保护 … 研究团队针对大型多模态模型（LMMs）在动态知识注入时面临的”学不准”与”忘得快”双重困境，提出了一套包含评测基准与底层微调架构的完整闭环解决方案 … 首先，团队构建了首个动态多模态演变知识评测基准 MMEVOKE，首次科学解构了新知识注入引发模型基础能力全面降级的”级联遗忘效应”。
通过这种方式，KORE-CONSTRAINT 为知识注入找到了一个”绝缘”的更新通道，实现了在注入新知识的同时，对旧知识的强大保护 … 研究团队针对大型多模态模型（LMMs）在动态知识注入时面临的”学不准”与”忘得快”双重困境，提出了一套包含评测基准与底层微调架构的完整闭环解决方案 … 首先，团队构建了首个动态多模态演变知识评测基准 MMEVOKE，首次科学解构了新知识注入引发模型基础能力全面降级的”级联遗忘效应”。