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揭开大模型“伪遗忘”，港理工等团队：结构不变就是没忘

近年来，大语言模型（LLMs）的能力突飞猛进，但随之而来的隐私风险也逐渐浮出水面。

训练中暴露的敏感信息往往被模型“记住”，引发广泛关注。

在此背景下，机器遗忘（Machine Unlearning）技术应运而生，目标是在不影响整体能力的前提下，有选择性地抹除特定知识。

来自香港理工大学、卡内基梅隆大学和加州大学圣克鲁兹分校的研究团队通过构建一套表示空间的诊断工具，系统性地区分了“可逆性遗忘”与“灾难性不可逆遗忘”，