NeurIPS 2026 论文提出TCFT时间批判微调框架

Chenlu Ding 等在 NeurIPS 2026 论文中提出 TCFT（Temporal Critique Fine-Tuning，时间批判微调）框架，训练大语言模型识别知识截止时间之后的信息泄漏，判断回答在时间边界上是否可接受。 在 Qwen2.5-7B-Instruct 和 Qwen2.5-14B-Instruct 上的实验显示，TCFT 均优于提示和 SFT 基线方法，平均泄漏分别降低 41.89 和 37.79 个百分点。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。