来自arXiv的最新研究论文提出ReLearn框架，通过创新的数据增强和微调技术，解决了大语言模型（LLMs）中的关键挑战——'遗忘学习'（Unlearning）。该技术可精准移除模型训练数据中的特定信息，同时保持整体性能，对数据隐私合规（如GDPR'被遗忘权'）和模型安全部署具有重大意义。其核心采用对抗性样本生成和动态权重冻结策略，相比传统再训练方法降低83%计算成本，在TruthfulQA和WikiText基准测试中展现卓越的遗忘效率。这项突破为AI伦理治理提供了可落地的技术路径，已引发Google Brain、OpenAI等机构的关注。