arXiv:2611.12995v1 Announce Type: new Abstract: Knowledge editing has emerged as a promising approach for efficiently updating embedded knowledge in large language models (LLMs). It first computes an ideal target hidden state that steers the LLM toward the new output, and then edits the model parameters so that the original hidden state is mapped to this target. While most existing methods focus on the second stage of parameter editing in preserving other knowledge, we find that the upstream construction of the target hidden state also plays an important role in allocating the model's limited
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月12日 · 原文日期：2026年11月11日
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人工核验：尚无核验记录
