中科大两篇顶会论文：教多模态大模型持续学新知识，同时不忘旧本事

教大模型终身学习！中科大连发两篇顶会，突破「知识注入」双重困境

中科大团队在顶会上发了两篇工作，专门解决多模态大模型“学新忘旧”的问题。一篇是 MMEVOKE，搞了一个包含 159 个子类、9422 个样本的评测集，用来检验模型在持续学习中会不会把之前的知识覆盖掉。另一篇是 KORE，提出用知识树扩充样本，再通过零空间约束微调来减少遗忘。正文没披露具体性能数字和训练成本，但思路很明确：让模型像人一样，学了新东西还能...

推荐理由：HKR-K 和 HKR-R 都站得住：文章给出了数据集规模和具体的微调机制。不过这只是论文阶段的知识注入方案，没有生产环境的验证或完整的复现细节，所以先打个折，放在低 featured 档。