REDaCT：大推理模型免崩溃遗忘框架
原文标题：REDaCT: Collapse-Free Unlearning in Large Reasoning Models
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论文提出 REDaCT，一种面向大推理模型（LRM）的推理时遗忘框架，由二值泄漏检测器与嵌入优化模块组成：检测推理链中泄漏遗忘集信息的句子，并注入离线学到的纠正嵌入引导后续推理。实验显示 REDaCT 完全避免推理崩溃，在保持答案与思维链近乎完美遗忘的同时显著提升推理能力保留。
- 问题
- 大推理模型遗忘时推理链崩溃，无法生成连贯思维链并正常终止。
- 方法
- 推理时框架：二值泄漏检测器定位推理链中泄漏句，注入离线学到的纠正嵌入引导后续推理。
- 结果
- 完全避免推理崩溃，答案遗忘完美、思维链遗忘近乎完美，推理能力保留显著优于现有方法。
- 影响
- 让需要合规删除敏感知识的推理模型不必牺牲可用性，推理时即可部署遗忘。
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REDaCT用推理时检测加纠正嵌入实现LRM遗忘，完全避免推理崩溃并保持近乎完美的思维链遗忘。
- •针对现有大推理模型遗忘方法导致推理崩溃、无法产出连贯CoT且不正常终止推理的问题
- •两个组件：二值泄漏检测器识别推理链中泄漏遗忘集信息的句子；离线学习纠正嵌入
- •在推理中首次检测到泄漏时注入纠正嵌入，引导后续推理转向不泄漏的句子
- •结果：完全避免推理崩溃，保持完美答案遗忘与近乎完美CoT遗忘，同时显著提升推理能力保留
- •代码开源于github.com/jmaccoby/redact
为什么重要：推理模型遗忘长期面临「删掉知识就变傻」的困境，该工作把遗忘从训练时搬到推理时，对做合规删除与模型治理的团队有直接意义。
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