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EngramEdit 提出一种通过条件记忆（conditional memory）实现 LLM 解耦知识更新的方法，联合更新共享 n-gram 嵌入以实现近乎完美的编辑成功率，在多跳推理中达到最强基线近三倍的准确率，同时保留无关知识与通用能力。