MoME：可切换的检索模型遗忘框架

Jingong Chen 提出 MoME 框架，让同一个检索模型在两种模式间切换：Core 模式用于“遗忘”后的推理，Full 模式用于标准推理。研究称，履行删除请求只需切换标志，无需重新训练。 该框架把预训练骨干拆成两部分：保留检索能力的核心参数，以及承载全量知识的零初始化寄生参数；训练时进行梯度隔离，使核心参数不接收遗忘集的梯度。关闭分支得到 Core 模式，开启分支得到 Full 模式。 代码和权重已在 GitHub 发布。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。