arXiv 自然语言处理· Runze Jiang, Yan Wang, Boran Jin, Bingyu Zhu, Longtao Huang·· 6 小时前AI 评分34
仅定位薄弱点还不够：大语言模型的状态感知递归知识提升
Weakness Localization Is Not Enough: State-Aware Recursive Knowledge Improvement for Large Language Models
AI 导读
研究者提出面向大语言模型的状态感知递归知识提升框架（RKI），将知识改进构建为序列化、状态感知的干预过程。该方法将知识组织为图结构单元，每轮结合诊断证据与干预历史推断操作知识状态以匹配干预策略，并在更新后递归重估。在 HotpotEval 和 SafeInternalEval 评测中，RKI 较现有知识融入方法平均提升 18.41 分。
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