本研究介绍了一种名为“梯度优化机器遗忘”的优化框架，能有效消除训练数据对模型的影响，覆盖最多30%的训练数据集，支持不同类型的遗忘任务，并且无需超参数调整，比重新训练模型更具吸引力。评估结果显示，该框架与最先进方法相比最多提升10%的性能，且不降低原始模型准确性。