MetaKE：用双层优化统一知识编辑上下游的元学习框架

Shuxin Liu 等在 arXiv 论文中提出知识编辑框架 MetaKE，将定位后编辑式知识编辑的上游目标表示优化与下游受限参数优化统一为双层优化问题：内层优化目标表示的参数更新，外层利用下游约束反馈优化表示，并通过结构梯度代理避免多层反向传播的高开销。 论文实验显示 MetaKE 优于强基线，作者称其实现了更好的语义准确性与可编辑性之间的权衡。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。