本文探讨了多语言知识编辑的适应性，指出现有方法在英语上表现良好，但在多语言环境中的泛化能力有限。研究提出了新的评估框架和方法，以提高知识编辑的性能和风格保留，尤其是在黑盒大语言模型中。通过对比分析，提出的DeCK方法增强了模型对编辑知识的置信度，为知识编辑的有效性提供了新思路。

本文探讨了多语言知识编辑在大型语言模型中的应用，提出了一种检索增强的方法以高效更新模型知识。通过分类知识编辑方法，介绍了新基准KnowEdit，并分析了知识定位。研究表明，WilKE方法在终身编辑中显著提高了性能，克服了现有方法的局限性。