无需训练即可编辑大模型事实，COLM 论文提出闭式 MLP 写入法
HazyResearch · x · 2026-07-23
传统上，语言模型的事实知识是通过训练存储在 MLP 层中的。这项被 COLM 2026 接收的最新论文提出了一种全新思路：无需经过任何训练过程，就能直接将事实写入 Transformer 架构中。
研究团队为此提供了一套闭式解（closed-form）配方，能够直接构造出具备事实存储能力且适配 Transformer 的 MLP 模块。该研究由 Hazy Research 等团队合作完成。
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