从事实覆盖到知识进化：基于在线策略自蒸馏的因果编辑

现有知识编辑将大模型视为离散数据库，强制注入孤立事实，导致“认知失调”，即旧有先验迫使模型否定新注入知识。研究表明这是结构性缺陷，静态覆盖导致高达 95.6% 的自我反驳率。本文提出基于因果叙事的知识进化范式，将更新 grounded 于显式因果逻辑中，可将冲突率降至 6.6%。为此，我们提出 CODE 方法，结合因果引导与不对称在线策略蒸馏，将因果转移逻辑直接刻入参数记忆。实验表明，CODE 将自我反驳率抑制至 1.8%，并显著提升多跳推理准确率，实现了从离散事实注入到连贯知识进化的转变。