연구진은 지식 편집 시스템에서 관련 없는 동작을 보존하면서 선택된 사실을 업데이트하는 방법을 연구했어요. 이들은 관련 프롬프트에만 편집 메모리를 전달하는 라우터와 함께 이중 어댑터 편집기인 Route-Specialized Dual Adapters ( exttt{method})를 제안했어요.
Llama-3.1-8B-Instruct 모델에서 exttt{method}는 exttt{CF}, exttt{ZSRE}, exttt{Mquake} 벤치마크에서 가장 높은 확률 기반 선호도 정확도를 달성했어요. Qwen3-8B 모델에서도 동일한 추세가 나타났어요.
연구 결과, 관련 메모리 경계는 데이터 세트에 따라 다르며, 어휘 기반 신경 라우터가 exttt{CF}에 가장 안전하고, BGE 임베딩 라우터가 exttt{ZSRE}와 exttt{Mquake}에 더 적합했어요.