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清华BEMULA基准揭示AI记忆遗忘失败
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AI 综述
2026年11月4日，X平台用户Rohan Paul发布消息称，清华大学联合新浪微博的论文提出BEMULA基准，这是首个评测LLM Agent记忆遗忘能力的基准，包含50段多会话对话、135个遗忘请求和1742个测试问题。该基准在6个记忆系统和3个骨干模型上测试后发现，没有任何设置能通过超过1.5%的端到端遗忘请求；遗忘后系统最多只能挡住35.7%的简单提取攻击，表明LLM Agent几乎无法按要求彻底遗忘记忆。目前该消息仅见于X平台发布，论文细节及后续进展尚待披露。
AI 根据报道生成 · 11 小时前更新
最新进展11月4日 18:37
X消息称清华BEMULA基准测试显示，无任何设置通过超1.5%的端到端遗忘请求。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- Rohan Paul (@rohanpaul_ai) · X清华 BEMULA 基准发现 LLM Agent 几乎无法按要求彻底遗忘记忆
清华大学联合新浪微博的论文提出 BEMULA，首个评测 Agent 记忆遗忘的基准，含 50 段多会话对话、135 个遗忘请求和 1742 个测试问题。在 6 个记忆系统和 3 个骨干模型上，没有任何设置通过超过 1.5% 的端到端遗忘请求，遗忘后系统最多只挡住 35.7% 的简单提取攻击。
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