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Delta N-gram提出大模型原生N-gram记忆纯前向写入方法
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AI 综述
2026年10月23日，相关研究提出Delta N-gram方法，实现向大语言模型原生N-gram记忆进行仅前向持续写入。该方法无需反向传播且不修改预训练表，通过4.1M参数的写入器写入稀疏补丁。实验显示，0.6B原型模型在二次写入后能保留16/16个事实，明显优于梯度写入保留2-4/16个事实的效果。在Qwen3.8-Flash-Next模型上，该方法经超35,000次写入仍保持稳定，且清空补丁即可恢复原模型。
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最新进展10月23日 12:00
研究团队提出Delta N-gram方法，可实现免反向传播的大模型记忆持续写入。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- arXiv 自然语言处理Delta N-gram：向大语言模型原生 N-gram 记忆进行仅前向持续写入
Delta N-gram 提出了一种向大语言模型原生 N-gram 记忆进行仅前向持续写入的方法，无需反向传播且不修改预训练表。它通过 4.1M 参数的写入器写入稀疏补丁，使 0.6B 原型模型在二次写入后保留 16/16 个事实，显著优于梯度写入的 2-4/16 个。在 Qwen3.8-Flash-Next 上经超 35,000 次写入仍保持稳定，清空补丁即可恢复原模型。
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