本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在知识冲突中的挑战，提出了多种方法以提高其鲁棒性和性能。重点分析了上下文、记忆和内部冲突对模型可信度的影响，并引入了新架构NA-ICA以识别关键神经元。同时，研究提出了上下文信息熵约束解码（COIECD）方法，增强模型对冲突背景的处理能力，实验结果显示其在实际数据集上表现优异。