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官方账号arXiv cs.AI@Junkai Lin, Junkai Chen, Siqi Hou, Yuhao He, Ruiqi Liu, Chenhan Jin, Shengze Xu, Tieyong Zeng
推荐理由：论文把机器遗忘做到属性级：让模型忘掉指定属性，但保留同一人的其他信息。CLRP不用重训练，在多种多模态模型上都有效。
属性遗忘
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8月4日
09:20
多模态大语言模型会泄露敏感信息，现有隐私基准多采用画像级删除，而实际请求往往更细粒度。本文提出属性级遗忘任务，覆盖长文本、数值、短文本三类目标和多种遗忘比例。作者提出训练无关的CLRP框架，用激活修补定位因果层，再通过保留感知投影移除目标属性子空间。实验在多种不同架构和参数规模的MLLM上验证了CLRP的有效性。