Краткое содержание

arXiv:2511.14018v1 Тип объявления: новый Аннотация: Статическая природа знаний в больших языковых моделях (LLM) затрудняет их адаптацию к изменяющейся информации, что делает редактирование знаний критически важной задачей. Однако существующие методы сталкиваются с проблемами масштабируемости и эффективности поиска, особенно при обработке сложных многошаговых вопросов, требующих многошагового рассуждения. Для решения этих проблем данная статья представляет ALEX (легкий редактор знаний — A Light Editing-knowledge Extractor), легковесную архитектуру для редактирования знаний. Ключевое новшество ALEX заключается в его иерархической структуре памяти, которая организует обновления знаний (изменения) в семантические кластеры. Эта конструкция существенно снижает сложность поиска данных от линейной O(N) до высоко масштабируемой O(K + N / C). Кроме того, фреймворк интегрирует модуль синтеза инференциальных запросов (Inferential Query Synthesis, IQS) для преодоления семантического разрыва между запросами и фактами, а также динамический механизм оценки доказательств (Dynamic Evidence Adjudication, DEA), который выполняет эффективный двухступенчатый процесс...