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arxiv：2502.13593v1 [cs.lg] 2025年2月19日
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在过去的几十年中，研究人员主要专注于提高模型的概括能力，而对调节这种概括的关注有限。然而，模块化对意外数据（例如有害或未经授权的数据）的能力可以被恶意对手以无法预见的方式利用，这可能导致违反模型伦理的行为。不可转移的学习（NTL）提议解决这些挑战，旨在重塑深度学习模型的一般能力。尽管在该领域提出了Nuber的方法，但仍缺乏对现有进展的全面审查，并且对当前局限性进行了彻底的分析。在本文中，我们通过对NTL进行首次全面调查并引入NTLBENCH来弥合这一差距，这是评估NTL性能和鲁棒性在统一框架中的第一个基准。具体来说，我们首先介绍了NTL的任务设置，一般框架和criaia，然后进行NTL AP-aperaches的摘要。此外，我们强调了对各种AT-

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