大模型对齐与安全

ZK-APEX: Zero-Knowledge Approximate Personalized Unlearning with Executable Proofs

ZK-APEX: 零知识近似个性化去学习与可执行证明

Mohammad M Maheri, Sunil Cotterill, Alex Davidson, Hamed Haddadi

机构 * Anonymous Institution, Anonymous City, Anonymous Region, Anonymous Country（匿名机构，匿名城市，匿名地区，匿名国家） 纠错

专题命中 隐私与版权 ：safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 ZK-APEX通过零知识证明实现高效个性化去学习，无需重新训练模型，在边缘设备上验证轻量级更新，有效移除目标数据影响。

Comments Accepted at the 9th Conference on Machine Learning and Systems (MLSys 2026)