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影响力加权遗忘称比LoRA重训快77倍
影响加权遗忘若属实可大幅降低模型纠偏成本，但数字出自作者自测，待第三方复现。
重要性局部证据E2 未复现写法快讯
用样本影响力加权做LoRA遗忘，作者称在Llama-3-8B上定向移除触发行为时，比干净语料LoRA重训参考快77倍，RapidUn v4于9月24日更新。
机器遗忘指不重训整个模型、只移除已学到的特定行为。此前已有Fisher、GA、LoReUn等方法，该方法把跨样本影响力估计转成固定权重，作者报告其触发攻击成功率低于这三个已有方法，干净任务能力基本不掉，并在Mistral-7B上做了跨模型验证。
对比基线是同类遗忘方法而非完整重训，测试均在作者自建的触发基准上完成，代码已开源，第三方复现结果尚未出现。