新论文提出选择性动态干预重排用于LLM遗忘

Tianhao Qian等作者发布论文，提出 Intervention Score 和选择性动态干预重排方法（DIR-R）用于大语言模型遗忘。论文称，Intervention Score 按实际遗忘更新的预测效果对可编辑参数组排序，并计入附带损害，据此形成静态干预价值基线（Static-IV）；DIR-R 则仅在校准探针支持时重新比较子集。作者在论文中提出「存储即策略不成立：面向 LLM 遗忘的状态条件支持控制」的观点。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。