信息与电脑杂志

摘要：研究聚焦垂直领域大语言模型(Large Language Model, LLM)知识固化与事实性幻觉两大核心瓶颈，采用文献分析、策略设计、协同优化和效果验证的研究方式，系统构建增量学习、幻觉抑制及二者协同的完整技术体系。研究通过领域增量语料处理、参数高效更新等策略突破增量学习适配局限，从知识增强等维度构建幻觉抑制体系，再通过三重协同机制实现二者动态优化。成果可填补垂直领域LLM优化的理论空白，破解行业落地痛点，为其产业化与标准化发展提供技术支撑，兼具学术与实践价值。

关键词： 垂直领域;LLM;增量学习;事实性幻觉;

基金资助： 2026年度河南省科技攻关项目“可见光和红外光窃听器的检测技术研究和实现”(项目编号：262102211098)； 2025年度河南职业技术学院科研项目“基于可见光和红外光窃听器的检测技术研究和实现”(项目编号：2025ZK10)；

专辑： 信息科技

专题： 计算机软件及计算机应用;自动化技术

分类号： TP391.1;TP18