arXiv cs.CL· Zehao Zhao, Shangjian Yin, Rui Liu, Chongyang Bai, Mark Ibrahim, Kavosh Asadi, Yuchen Lu, Hang Cui, Hamed Firooz·· 2 小时前AI 评分32
超越更新次数：评估测试时模型更新的 Control Map 框架
Beyond Update Counts: A Control Map for Evaluating Test-Time Model Updates
AI 导读
Control Map 评估框架通过记录每个评分答案之前的已提交更新，分别评估即时学习、后续回忆、局部性与新场景表现。在 760M 参数 checkpoint 上，24 个更新次数相同的调度方案准确率落在 19.7%–34.2%。六个 CounterFact LoRA 设置都学会了新信息，ROME 在全部 13 个操作点上保留编辑，但均未通过局部性测试。
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