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研究者提出大模型遗忘深度评估指标UDS
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AI 综述
2026年10月12日，研究者提出了用于评估大语言模型的遗忘深度得分（UDS）机制层指标。该指标通过两阶段激活修补技术，用于量化目标知识的可恢复程度。在评估过程中，UDS 会对比完整模型、保留模型与遗忘模型在各层的隐藏状态，最终将目标知识的擦除程度聚合成介于 0 到 1 之间的具体评分，从而为测量大模型的遗忘深度提供了机制层面的量化手段。
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最新进展10月12日 00:42
研究者提出大模型机制层评估指标UDS，通过激活修补量化知识遗忘深度。报道时间线
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10月12日
- Hacker News · AI通过激活修补测量大语言模型遗忘深度的 UDS 指标
研究者提出了遗忘深度得分（UDS），这是一种通过两阶段激活修补来量化目标知识可恢复程度的大语言模型机制层评估指标。UDS 会对比完整模型、保留模型与遗忘模型在各层的隐藏状态，并将目标知识擦除程度聚合成 0 到 1 的评分。
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