一榜在手，快速掌握大模型知识编辑前沿论文
KnowledgeEditingPapers 是一个精选论文列表，聚焦于大语言模型（LLM）的知识编辑（Knowledge Editing）领域。知识编辑旨在高效、精准地更新模型中的事实知识，而无需重新训练，是解决模型知识过时、错误或注入新知识的关键技术。该项目系统梳理了该方向的核心论文，涵盖知识编辑的定义、方法（如基于元学习、外部记忆、模型微调等）、评估基准以及应用场景。它解决了研究者快速入门和追踪前沿的难题，提供了结构化的论文分类和持续更新的资源，是知识编辑领域的重要参考索引。
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。
1克隆论文仓库
从 GitHub 拉取完整的论文清单仓库到本地，仓库地址取自 README 标注的项目地址。
git clone https://github.com/zjunlp/KnowledgeEditingPapers.git2进入仓库目录
切换到刚克隆下来的目录，准备查看 README 中的论文分类内容。
cd KnowledgeEditingPapers3阅读论文清单
用编辑器或 GitHub 网页打开 README.md，按分类浏览知识编辑相关论文与链接。
cat README.md4获取教程报告资源
README 的 News 表格汇总了 NLPCC/CCL/IJCAI/COLING 等 tutorial 的 PPT，通过 Google Drive 或百度网盘下载。
本地出现 KnowledgeEditingPapers 目录，且能打开 README.md 看到 News 表格与论文列表即成功。
Q：需要安装 Python 依赖或运行代码吗？
A：不需要。该仓库是精选论文清单（awesome-list），README 中未提供任何安装命令、包名或可运行代码，只用于查阅论文与资源。
Q：tutorial 的 PPT 在哪里下载？
A：见 README 顶部的 News 表格，每行提供 Google Drive 链接；CCL2024 与北京智源大会的报告另有百度网盘链接，提取码分别为 shja 和 du6w。
Q：想直接使用知识编辑工具怎么办？
A：本仓库只做论文索引，README 未给出任何工具安装说明。可先在清单中找到对应论文（如 EasyEdit、KnowLM 等），再到其各自仓库查看用法。
Q：论文列表会更新吗？
A：会。README 设有 News 板块持续收录新报告与新论文，建议定期 git pull 或在 GitHub 上 watch/star 仓库获取更新。
Awesome-LLM、LLM-Survey、Awesome-Knowledge-Editing
KnowledgeEditingPapers 是评测安全领域的开源项目，由 zjunlp 开发，2022 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,247）位列前 30%，在评测安全分类中处于中上游。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-16。开源论文列表，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：研究知识编辑方向的学生或学者快速了解领域全貌。同类可对比的替代方案包括 Awesome-LLM、LLM-Survey、Awesome-Knowledge-Editing。
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