今日arXiv最热大模型论文：忘记"也是一门学问：机器如何忘记自己学到的知识？

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原标题：今日arXiv最热大模型论文：忘记"也是一门学问：机器如何忘记自己学到的知识？
关键字：模型,机器,数据,隐私,据点
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：8577字

内容摘要：

夕小瑶科技说 原创作者 | Richard在信息时代，我们常常希望人工智能能够学到更多的知识，变得更加智能。但你是否想过，有时候让机器”忘记”一些它学到的东西，也是一件很重要的事？
随着用户隐私保护意识的提高和相关法律法规的出台，用户有权要求企业或机构删除其个人数据。对于使用机器学习方法的应用来说，这就意味着需要让训练好的模型”忘掉”某些用户的数据，让模型”机器遗忘”。但是，对已经训练好的模型进行”减法”远比”加法”困难。因为在机器学习的过程中，每个样本对模型的影响是交织在一起的，很难精准地”剔除”某个数据的影响。
除了保护隐私，机器遗忘在修正有偏见的模型、提高模型鲁棒性等方面也有重要作用。本文将带您全面了解”机器遗忘”这一崭新的研究方向，介绍其主要挑战和代表性的技术方法。让我们一起探索这一有趣而又充满潜力的领域，了解”忘记”也是人工智能需要学习的一门学问。
论文标题：Machine Unlearning: A Comprehensive Survey
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.07406
在信息爆炸的时代，机器学习模型变得越来越强大，但也面临着新

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作者简介：专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员，覆盖500多家海内外机构投资人，互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189