在人工智能快速发展的今天 ,大语言模型已经深入到我们工作和生活的方方面面。然而,如何让AI生成的内容更加可信、可追 溯, 一直是学术界和工业界关注的焦点问题。想象一下 ,当你向ChatGPT提问时,它不仅给出答案,还能像学术论文一样标注每 句话的信息来源——这就是"溯源大语言模型"要解决的核心问题。 北邮百家 AI团队 联合小米大模型团队 提出的 溯源大模型 C²-Cit e，首创上下文感知的归因 生成技术，不仅能让大模型在 生成内容时自动标注精准的信息来源，更能确保生成内容与引用的外部知识高度语义对齐，实现每一 处表述 都有溯源依据 、 与参考来源深度协同，从根本上解决大模型生成内容的可信度问题。 该工作 已被 国际顶级会议 WSDM 2026 收录 。 C²-Cit e 针对现 有 归因模型 存在的关 键缺陷 , 通过引入 "上下文感知"机制, 让引用标记从被动的占位符转变为带有上下 文语义的特殊令牌 , 显著提升了引用质量和 模型 回答准确性 。 论文标题： C²-Cite:Contextual-Aware Citation Generation for Attributed Large Languag ...