**揭示大模型微调中记忆知识无法泛化的机制：理解“知用鸿沟”**

_Towards Mechanistically Understanding Why Memorized Knowledge Fails to Generalize in Large Language Model Finetuning_

> 研究指出大模型微调存在“知用鸿沟”，即模型能记忆新事实却无法用于下游推理。通过自修补技术发现，记忆表征虽已存储但未路由至高效计算层。据此设计的启发式策略可恢复58%-75%的泛化性能。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-07-13 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2607.08393)