University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

KnowledgeSmith: Uncovering Knowledge Updating in LLMs with Model Editing and Unlearning

KnowledgeSmith：通过模型编辑和遗忘揭示LLM中的知识更新

Yinyi Luo, Zhexian Zhou, Hao Chen, Kai Qiu, Marios Savvides, Sharon Li, Jindong Wang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； William & Mary（威廉与玛丽学院） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 本文提出KnowledgeSmith框架，系统研究LLM的知识更新机制，通过结构化干预揭示知识传播、可塑性与鲁棒性等特性。

Comments ICLR 2026

Learning Actionable Manipulation Recovery via Counterfactual Failure Synthesis

通过反事实失败合成学习可操作的操纵恢复

Dayou Li, Jiuzhou Lei, Hao Wang, Lulin Liu, Yunhao Yang, Zihan Wang, Bangya Liu, Minghui Zheng, Zhiwen Fan

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Abaka AI（Abaka人工智能） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 本文提出Dream2Fix框架，通过生成反事实失败场景数据提升机器人故障恢复能力，实现高精度的故障诊断与轨迹修正。