ForgetBench：评测持续知识编辑下LLM记忆遗忘动态

Gu Ruxi、Zhang Zhenliang、Wang Zilei 和 Wang Wei 等作者提出 ForgetBench，一个评测大语言模型在持续知识编辑过程中长期参数记忆遗忘动态的基准（基于论文摘要，尚未独立核验）。 该基准建立在序列编辑框架上，构造按时间排序的知识流，在多个编辑阶段考察模型行为：通过概念问答和情景问答分别衡量孤立事实与结构化关系知识，并按后续编辑次数衡量记忆年龄、时间衰减、保持强度和跨实例稳定性。 论文摘要称，跨模型与编辑方法的实验显示不同遗忘轨迹存在差异，且长期记忆保持与泛化质量之间存在持续张力。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。