除了動態調整上下文知識和參數化知識的權重外，還有幾種方法可以用來解決知識衝突的問題。首先，可以使用外部知識庫或檢索系統來補充模型的知識，確保模型能夠獲取最新的信息。其次，設計更精細的提示策略，幫助模型更好地理解上下文，從而減少對過時知識的依賴。此外，進行模型微調，特別是在特定領域的數據上，可以幫助模型更好地適應最新的知識和上下文。最後，使用對比學習方法來強化模型對於上下文的敏感性，從而提高其在面對知識衝突時的表現。