随着现实世界的动态演变，针对大型语言模型的模型编辑需求日益增加。现有方法虽然探讨了模块化隔离或参数高效策略，但在持续更新过程中仍然面临语义漂移或知识遗忘的问题。为了解决这些挑战，提出了一种基于语义路由的LoRA框架SoLA，实现终身模型编辑。在SoLA中，每次编辑被封装为一个独立的LoRA模块，训练后被冻结，并通过语义路由映射到输入，从而允许通过语义匹配动态激活LoRA模块。这一机制有效避免了由于...