深度分析
Mirage 框架：用 LPR、CKA 與幾何局部化驗證視覺模型的真正遺忘
在合作性與法規場域下要求選擇性遺忘的情境引出研究議題。Mirage以表示層稽核──含線性探針、CKA、可分離性評分與分層回復分析──衡量遺忘是否真實。結果指出，多數方法雖通過輸出級認證，內部表徵仍保留可線性回復的類別結構，顯示表徵層遺忘與輸出行為間有顯著脫節。
深度分析
在合作性與法規場域下要求選擇性遺忘的情境引出研究議題。Mirage以表示層稽核──含線性探針、CKA、可分離性評分與分層回復分析──衡量遺忘是否真實。結果指出，多數方法雖通過輸出級認證，內部表徵仍保留可線性回復的類別結構，顯示表徵層遺忘與輸出行為間有顯著脫節。
HILBERT
HILBERT（HIerarchical Long-sequence Balanced Embedding with Reciprocal contrastive Training）提出一套面向長篇文件級音訊—文字表示的多模態框架，特別適用於資料稀少與音訊維度遠高於文字的情境。