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LLM记忆删除研究：现有模型难以真正遗忘用户信息
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AI 综述
2026-09-30，arXiv Computation and Language 发表题为《Eternal Sunshine of the Spotless Mind》的论文，系统性研究 LLM 在用户要求下遗忘信息的能力。研究发现当前模型即使声称已遗忘，仍会保留信息。作者提出 DeLLM 框架，通过动态构建查询上下文与维护消息溯源图来识别需删除的消息，实验显示 DeLLM 在高删除率的同时保持了实用性。
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最新进展9月30日 12:00
论文提出 DeLLM 框架，实验显示其在高删除率下仍保持实用性。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- arXiv · Computation and Language精选Eternal Sunshine of the Spotless Mind：系统性地擦除 LLM 记忆
论文研究持久化 LLM 在用户要求下遗忘信息的能力，发现当前模型即使声称已遗忘仍会保留信息。作者提出 DeLLM 框架，通过动态构建查询上下文与维护消息溯源图来识别需删除的消息，实验显示 DeLLM 在高删除率的同时保持了实用性。
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