#机器遗忘

给机器人策略做"删除指定动作"的遗忘方法，在 Unitree G1 和 H2 上验证过，涉及 GDPR 和安全问题的话很值得看看思路。

GRACE解决了LLM遗忘中遗忘集和保留集推断问题，通过梯度引导方法提升模型效用，比现有梯度选择方法更稳定。

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。

这篇论文提出了XGBoost-Forget，让XGBoost模型能快速遗忘特定数据，在入侵检测数据集上效果不错。

这个框架让做模型微调或安全对齐的团队省去手动设计编辑算法的时间，直接用 RL 学习策略就能完成偏见缓解或遗忘任务，值得关注。