Google Research 提出机器遗忘审计新框架

OmniTools 6月11日消息，Google Research 在 AISTATS 2026 上提出一种基于正则化 f-散度核检验的机器遗忘审计新框架，适用于大语言模型等复杂模型。该方法通过两样本统计检验判断模型是否真正移除特定训练数据，无需完全重新训练。

相比最大均值差异（MMD）等现有工具，该框架可在任意样本量下自然控制假阳性率，且假阴性风险随可用样本增加可靠收敛至零。研究旨在显著降低大规模模型遗忘审计的计算成本，提升合规性验证效率。