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@@ -783,7 +783,6 @@ with gr.Blocks(title="MIA攻防研究") as demo:
 | σ=0.025 | {gm('perturbation_0.025','auc'):.4f} | {bl_auc-gm('perturbation_0.025','auc'):.4f} | {bl_acc:.1f}% |
 | σ=0.03 | {gm('perturbation_0.03','auc'):.4f} | {bl_auc-gm('perturbation_0.03','auc'):.4f} | {bl_acc:.1f}% |
 
-**零效用损失，不需重新训练，即插即用。**
 
 ### 结论四：最佳实践建议
 
@@ -793,15 +792,6 @@ with gr.Blocks(title="MIA攻防研究") as demo:
 > - 推理期：输出扰动遮蔽残余信号，进一步降低AUC
 > - 两者机制互补，可叠加使用
 
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-### 研究意义
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-1. **学术价值**：首次在中文教育场景下系统验证了MIA风险，填补了教育AI隐私研究的空白
-2. **实践指导**：为教育机构部署AI系统提供了具体的隐私防护方案
-3. **双赢发现**：证明了标签平滑可以同时提升隐私保护和模型效用
-4. **完整体系**：提供了从攻击检测到双重防御的完整解决方案
-5. **可复现性**：所有代码、数据、结果均开源，seed固定可完全复现
 """)
 
 demo.launch(theme=gr.themes.Soft(), css=CSS)