arXiv:2611.10450v1 Announce Type: new Abstract: Model editing provides an efficient way to update factual knowledge in transformer models. Recent approaches reverse edits by modifying, masking, or decomposing model weights, but make recovery dependent on weight-space interventions. We instead show that pre-edit knowledge can be recovered through input-space interventions alone, without modifying the edited model's weights. We introduce Memento, a prompt-space mechanism for auditing residual knowledge that learns a reusable recovery signal to steer an edited model toward its pre-edit response.
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月11日 · 原文日期：2026年11月10日
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