RKI：面向大模型的状态感知递归知识改进方法
原文标题：Weakness Localization Is Not Enough: State-Aware Recursive Knowledge Improvement for Large Language Models
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论文指出仅定位模型知识弱点不足以决定如何改进，提出「知识状态混叠」问题：同一弱点可能对应知识缺失、难以调用或可用但无效等不同状态。作者提出 Recursive Knowledge Improvement（RKI），以图结构知识单元进行多轮诊断与干预，在 HotpotEval 与 SafeInternalEval 上平均领先现有方法 18.41 分。
- 问题
- 仅定位知识弱点不足以决定如何改进，同一弱点对应不同知识状态。
- 方法
- 把知识组织成图结构单元，多轮诊断估计知识状态并选择对应干预，形成递归改进流程。
- 结果
- 在 HotpotEval 与 SafeInternalEval 上平均领先现有方法 18.41 分。
- 影响
- 知识更新从「找到弱点」转向「按状态选干预」，为模型持续后训练提供可迭代框架。
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