Awesome-Refreshing-LLMs：无需重训练刷新大语言模型知识的论文列表

该 GitHub 仓库收录了在不从头重训练的前提下刷新 LLM 世界知识的研究论文列表，配套综述已被 EMNLP 2023 接收并发布于 Arxiv。方法分为隐式与显式两类：隐式直接修改模型参数或权重，显式借助搜索引擎等外部资源覆盖内部知识；论文按知识编辑、持续预训练、记忆与检索增强等方向整理。