arXiv:2611.09939v1 Announce Type: new Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) can memorize and reproduce sensitive information from their training data, posing significant privacy risks. Their ability to encode knowledge across both textual and visual modalities further complicates the selective removal of such private information. Many existing methods guide model unlearning by training the model toward constructed labels or output distributions, which we refer to as supervision targets. However, these methods often suffer from a trade-off between forgetting effectiveness and model
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月11日 · 原文日期：2026年11月10日
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人工核验：尚无核验记录
