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arXiv 论文：基于惊讶度的持续学习易吸收谎言，证据门控可缓解

论文研究 LoRA 适配的学生模型（Qwen2.5-1.5B、Qwen2.5-3B、Llama-3.2-3B）从真假声明流中持续学习时的问题，发现基于惊讶度的筛选规则会吸收几乎全部植入的谎言，吸收率接近同等预算下的随机选择。