Engram Injection研究参数化记忆时间有效性

2026年10月14日，arXiv Artificial Intelligence发布一项由Sam Siavoshian等作者完成的研究，主题为“Engram Injection：参数化语言模型记忆的时间有效性”。该研究让语言模型在参数中学习事实变更，并仅凭问题和当前时间作答。据该来源称，Engram Injection将事实存入LoRA适配器，并通过FiLM条件注入时钟信息，基于冻结的Qwen2.5-3B-Instruct模型。目前报道仅涉及这一项研究的方法与设定，未提及后续进展或其他跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。