RecodeX 重构消息，一项题为《Measuring the Depth of LLM Unlearning via Activation Patching》的研究提出，通过激活修补（activation patching）技术衡量大语言模型遗忘（unlearning）的深度。该方法旨在评估模型在遗忘训练后相关信息是否被真正移除，而非仅被表层抑制。