因果追踪定位知识存储层、ROME 与 MEMIT 的闭式编辑数学、评估三指标，以及连锁效应等失败模式：一次把「精准改写参数化知识」讲透。

把两个微调后的模型直接「加权平均」竟能同时保留双方能力——模型合并（model merging）的实用性出乎意料；而定位编辑（ROME/MEMIT）可以在不重训的情况下精准修改模型里的单条事实。本篇拆解任务算术的原理、合并的方法族、知识神经元与定位编辑的机制，以及它们对开源生态的真实意义。

Critics of AI-generated art have a powerful new ally: His Holiness the Bishop of Rome (*Episcopus Romanus*), Primate of …

GDPR 删除请求、版权诉讼、危险知识控制都指向同一个技术难题：分布式编码的知识无法删除只能改写。梯度上升、NPO、RMU 各方法的机制与攻击式评估。

人类学一门新课不会忘掉母语，神经网络却常常「学新的把旧的冲掉」——灾难性遗忘是深度学习最老的难题之一，在 LLM 时代变成了「如何持续注入新知识」的产业问题。本篇拆解遗忘的机制（权重覆盖）、三大对策路线（正则化、回放、参数隔离）、LoRA 时代的低成本续训，以及「知识注入」为什么仍是开放难题。