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论文提出 Compositional Concept Unlearning（C2U，组合式概念遗忘）方法，在固定编码器与文档索引的 RAG 系统中，通过查询侧表示编辑来抑制对不需要概念的检索，并在五个数据集和四个编码器上验证了该方法能够在不损害对照查询效用的情况下降低目标概念的检索暴露。
Pristine Models 提出一种新的文生图架构，通过注意力机制在预训练阶段将安全与不安全知识分离到独立参数分支中，从而可在推理时禁用不安全分支，在保持图像质量的同时避免概念遗忘问题。
本文介绍了一个用于文本到图像扩散模型概念遗忘的认证框架，提供了对残余泄漏的高置信度保证，并表明标准的基于攻击的评估往往低估了安全风险。