最新发表在arXiv的论文提出了一种创新的模型融合技术，能够从大型语言模型(LLM)中精准移除敏感内容，同时保持模型的通用知识能力。这项突破性研究通过参数空间分析，识别并分离与敏感信息相关的神经网络连接，实现了对特定记忆的选择性擦除。该技术解决了AI伦理领域的关键难题，为平衡数据隐私与模型性能提供了新范式。研究团队验证了该方法在多个基准测试中的有效性，显示在移除敏感内容后，模型在常规任务上的表现仅下降2.3%。这项技术预计将在医疗、金融等敏感数据应用场景产生重大影响，并可能重塑AI内容审核的标准流程。