浙江大学和腾讯团队提出了JAVEdit-100k数据集及评测基准JAVEditBench，填补了音视频联合编辑的空白。研究表明，JAVEdit在评测中表现优异，音视频同步性提升26%。该工作为多模态编辑提供了高质量资源，并指出音频基础模型的不足，未来需加强音频编辑能力。
本文综述大语言模型知识编辑研究，将编辑方法分为利用外部知识、合并知识入模型、编辑内在知识三类，并提出KnowEdit基准。实证表明，知识编辑可提升事实性，但会损害通用能力，导致性能衰退与意外后果。研究还扩展至多模态、去偏及跨语言编辑，呼吁减少能力损失。
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