[논문리뷰] Is Forgetting Unified? Exploring Concept Unlearning in Unified Multimodal Models본 논문은 통합형 멀티모달 모델(UMM)에서 기존의 단일 경로(Single-Pathway) 삭제 방식이 양방향 삭제를 보장하지 못한다는 문제를 해결합니다. 생성 모델 위주의 삭제 기법은 타겟 개념 생성을 억제할 수 있으나 시각적 이해 경로에서의 식별을 막는 데 한계가 있으며, 반대의 경우도 마찬가지입니다 .#Review#Unified Multimodal Models#Concept Unlearning#Cross-Pathway#Machine Unlearning#Diagnostic Benchmark2026년 11월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CRISP: Persistent Concept Unlearning via Sparse Autoencoders본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)에서 불필요하거나 유해한 지식을 영구적으로 제거(Persistent Concept Unlearning) 하면서도 모델의 일반적인 유용성과 생성 품질을 유지하는 것을 목표로 합니다.#Review#Concept Unlearning#Sparse Autoencoders (SAEs)#LLMs#Parameter-Efficient Fine-Tuning#Model Interpretability#Safety-Critical AI#Feature Suppression#WMDP Benchmark2025년 8월 25일댓글 수 로딩 중