ShadowBench 基准揭示大模型词汇锚定与「遗忘假象」
原文标题：ShadowBench: Exposing Lexical Anchoring and the Illusion of Forgetting in Large Language Models
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研究者提出 ShadowBench 基准，发现大模型知识高度依赖显式实体名，去掉词汇锚点后性能下降超 20%，GPT-5.4 与 Claude-Sonnet-4.6 等前沿模型同样存在「影子差距」。将该基准用于机器遗忘评估发现，现有算法只做表层词汇擦除，热门实体在推理轨迹中被重建的比例超 74%，说明当前遗忘方法只是输出过滤器。
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