多模态机器遗忘评估的有效性门控审计

提出有效性门控遗忘审计（VGUA），通过检查遗忘集泄漏、评分器准确性和代码正确性修正评估管道。审计发现随机 MMBench 分割存在重复问题，宽松评分器掩盖了记忆效应。修正后评估 234 个模型，结果显示更新强度决定结论：RA≥0.70 时，低 FA 更接近重训练基准；激进更新导致 RA 崩溃。78% 的健康模型在分数上更接近重训练模型，但在激活空间距离更远。