该研究探讨大型语言模型在知识编辑中过拟合的问题，尤其是在多轮推理中高估编辑目标概率的现象。提出了评估基准EVOKE，并介绍了“学习推理”（LTI）策略，通过多阶段推理约束模块，减轻过拟合，优化编辑效果。