大型语言模型在文本理解和生成方面表现优异，但训练成本高且需频繁更新。本文定义了知识编辑问题，回顾了前沿方法，并提出了分类标准。引入新基准KnowEdit以评估知识编辑方法，分析知识定位，探讨其应用及影响。

大型语言模型在理解和生成文本方面表现出非凡能力，需要经常更新模型以保持相关性。本文回顾了最前沿的即时修改模型方法，并将知识编辑方法分为三类。引入了一个新的基准KnowEdit，对知识编辑方法进行评估。分析了知识定位，了解模型的知识结构。讨论了知识编辑的潜在应用和意义。