**知识拉取请求：让持续文档写作的每次修改可解释**

_Knowledge Pull Requests for Continual Document Authoring_

> 研究者提出“知识拉取请求”（Knowledge Pull Requests, KPRs）框架，用于持续文档创作，使每次改动都可解释。面对来自其他来源、语言或时间的新知识，现有方法要么无追溯地直接编辑，要么整篇重写；KPR 则通过抽取声明、过滤并路由到相应章节、标记与现有内容的冲突，生成区分“知识变化”（声明提案）与“文本变化”（文档 diff）的 ChangeLog。在跨语言修订维基百科以及更新 RAGTIME 查询驱动报告的评测中，KPR 比基于来源改写或从零重写整合更多信息、更好地保留原有内容，且每生成 token 带来最多新增信息；同时 KPR 修订后的文章在问答接地方面优于带搜索的前沿模型——后者无法呈现仅以其他语言记录的知识。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-24 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.26634)