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TokenMem通过专用的交叉注意力通道向冻结的大语言模型注入知识,训练一个轻量的门控适配器(两阶段课程),以提升在反事实知识下的知识合规性,在反事实基准上实现了69-70%的知识合规率(KC),而传统RAG仅为20-52%。