概念Machine Unlearning / 模型遗忘
机器遗忘
机器学习领域的技术方向，旨在不重新训练模型的前提下消除特定训练样本对模型参数的影响，分为精确遗忘和近似遗忘两类，最初源于数据隐私与被遗忘权合规需求
时间轴 (近 90 天)
10月9日
机器遗忘衡量质量的两个核心指标是遗忘率（Forget Rate）与留存率（Retain Rate），两者存在天然张力，过度遗忘会导致概念坍塌
待验证50%
10月5日
机器遗忘最初源于数据隐私领域，目标是在不重训模型的前提下消除特定训练样本的影响以满足被遗忘权等法规要求
待验证50%
8月22日
机器遗忘（machine unlearning）在技术上仍是未解决难题——从已训练好的模型中精确删除特定数据的影响目前尚无可靠方法
待验证50%