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官方账号arXiv cs.LG@Anubhav Lakra, Yue Feng
推荐理由：CACHE-UK给量化小模型做连续记忆编辑，在4-bit下比现有方法少掉11-17%的知识，泛化率还高6个点。
OpenLLaMA-3B
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7月31日
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CACHE-UK是一种针对量化金融大模型的稳定性感知记忆编辑框架。它在4-bit量化的OpenLLaMA-3B上，使用rank-1 LoRA扰动将编辑限制在低秩适配器子空间，并引入金融领域优先级模块和闭环稳定性控制器。在包含88,021篇英国金融文档的语料上，CACHE-UK将知识退化相对降低11-17%，测试泛化率达28%，比最强适配基线高6个百分点。绝对泛化率仍然较低。