연구진은 오프라인 강화 학습(RL)에서 경로 삭제 성능을 평가하는 TOUR 벤치마크를 새롭게 공개했어요.
TOUR는 경로 수준 분할, 일치하는 비회원 제어, 재훈련 참조, 유지된 성능 앵커, 다중 공격 개인 정보 감사 기능을 결합하고 있어요.
실험 결과, 일반적인 삭제 방법은 환경에 따라 유틸리티와 개인 정보 보호 성능이 달라지는 것으로 나타났으며, 단일 점수 감사만으로는 안정적인 오프라인 RL 미세 조정 결론을 내리기 어렵다는 것을 확인했어요.