提出FASD多模态遗忘方法

2026年10月14日，arXiv Artificial Intelligence 报道了一项针对多模态大模型遗忘学习的新方法。研究者 Haodong Chen 等作者提出 Forget-Aware Self-Distillation（FASD），针对多模态大模型遗忘学习中知识抑制引发幻觉、拒答训练只改行为不删知识的问题，将目标拆分为行为与知识两条通道：行为通道从自我提示的模型副本中蒸馏拒答，并遮蔽目标 token 防止重新教授被遗忘概念；知识通道直接抑制真实答案片段。实验显示，FASD 能完成目标知识遗忘、防止开放式任务信息泄露，并保持保留数据上的性能。报道称，代码和数据将在论文发表后发布。目前该事件仅有这一篇报道，尚无后续跟进或相互矛盾的说法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。