一站式收藏大模型遗忘研究资源，快速上手知识擦除
这是一个关于大语言模型机器遗忘（Machine Unlearning）的资源列表仓库，旨在系统整理该领域的前沿论文、基准数据集、评估指标和开源工具。它解决的核心问题是：当训练好的大模型需要删除特定知识（如隐私信息、版权内容、有害记忆）时，如何在不损害模型整体能力的前提下实现精准遗忘。仓库按主题分类收录了从经典到最新的研究，涵盖知识擦除、模型安全、对齐技术等方向，并提供了相关代码和实验资源的链接。对于研究者和工程师而言，这是一个快速了解LLM遗忘技术全貌、寻找基线方法和对比实验的入口。项目处于早期阶段，内容仍在持续更新中。
awesome-llm-security、Awesome-Machine-Unlearning、LLM-Safety-Resources
awesome-llm-unlearning 是评测安全领域的开源项目，由 chrisliu298 开发，2024 年首次发布。
它收录于评测安全分类，该分类目前共有 466 个项目，GitHub 星标数为 626。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-23。开源资源列表，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：研究大模型遗忘技术的学者快速查找相关文献和基准。同类可对比的替代方案包括 awesome-llm-security、Awesome-Machine-Unlearning、LLM-Safety-Resources。
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