本文综述大语言模型知识编辑，界定问题并按外部知识、模型合并、内在编辑三类归纳方法，提出基准KnowEdit并分析知识定位。相关研究还提出MQuAKE、MeLLo、EasyEdit等，评估知识注入、跨语言迁移与副作用，发现现有方法在一致性和推广性上仍存挑战。

本文综述大语言模型知识编辑问题，界定其定义并提出统一分类：利用外部知识、将知识合并入模型、编辑内在知识。研究构建新基准KnowEdit，实证评估代表性方法，发现编辑可提升事实性但会损害模型通用能力。文章还分析知识定位与内在知识结构，介绍KnowledgeEditor、EasyEdit、MELO、MALMEN等方法，并讨论知识编辑的应用与意义。