你讓AI寫篇論文，它可能引用一篇根本不存在的文獻(xiàn)，讓它解釋個科學(xué)概念，里面摻著半真半假的信息，這種大語言模型的“幻覺”毛病，最近成了科技圈頭疼的事。

北郵和小米的團(tuán)隊聯(lián)手搞出了個新東西C2-Cite溯源大模型，剛被國際頂級會議WSDM2026收錄，據(jù)說能給AI的話加上“源頭水印”，讓每句話都能查到出處。

為啥AI會“說瞎話”？說白了，現(xiàn)在的大模型生成內(nèi)容時，經(jīng)常“憑記憶瞎編”，不記得信息哪來的，或者干脆編造來源。

為了讓AI說話靠譜，研究人員早就想了個招歸因技術(shù)，就是讓AI在生成內(nèi)容時，給引用的信息加上來源鏈接，像咱們寫論文加參考文獻(xiàn)似的。

但之前的歸因技術(shù)有點“不靠譜”，有的模型加的引用標(biāo)記就是個擺設(shè)，跟內(nèi)容對不上，有的為了引用準(zhǔn)確，寫出來的話前言不搭后語，還有的得先生成內(nèi)容再回頭加引用，根本做不到一句話一個出處，這些毛病導(dǎo)致AI內(nèi)容的可信度還是上不去。

就拿“事后歸因”來說，相當(dāng)于AI先寫完一篇文章，再讓人手動或者機器回頭找參考文獻(xiàn)貼上去。

這就像寫作文時先瞎寫一通，寫完了再硬湊幾個名言警句，經(jīng)常出現(xiàn)引用和內(nèi)容脫節(jié)的情況。

我之前見過一個AI生成的報告，引用的某篇論文標(biāo)題都寫錯了，一看就是湊數(shù)的，指令微調(diào)歸因也有毛病。

這種方法太依賴高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，要是數(shù)據(jù)里引用和內(nèi)容沒對齊，模型學(xué)完也跟著錯。

更麻煩的是，它不會主動把引用和上下文聯(lián)系起來，生成內(nèi)容時引用就像硬插進(jìn)去的廣告，讀著特別別扭。

這些老問題讓研究人員頭疼了好久，直到C2-Cite的出現(xiàn)，才算找到了新路子。

這個模型最核心的想法，就是讓引用標(biāo)記不再是“死標(biāo)簽”，而是變成“活指針”，知道自己指向哪段信息，還能帶著上下文的意思。

C2-Cite第一個聰明的地方，是給引用標(biāo)記“辦了身份證”，以前的引用標(biāo)記可能是一串亂碼或者數(shù)字，模型根本不知道它指啥。

現(xiàn)在C2-Cite把這些標(biāo)記統(tǒng)一成一個符號，然后計算這個符號對應(yīng)的文獻(xiàn)的“語義指紋”，讓引用標(biāo)記本身就帶著文獻(xiàn)的意思。

打個比方，以前引用像貼個沒寫地址的快遞單，現(xiàn)在直接寫上“XX街XX號”，清清楚楚。

光有地址還不夠，還得確保引用和內(nèi)容對得上，這就需要第二個機制上下文引用對齊，C2-Cite里有個“引用路由器”，專門負(fù)責(zé)區(qū)分普通內(nèi)容和引用標(biāo)記。

普通內(nèi)容按正常邏輯生成，引用標(biāo)記則單獨優(yōu)化，確保它指向的文獻(xiàn)真能支撐前面說的話。

就像導(dǎo)航軟件，普通路段走常規(guī)路線，到了岔路口專門校準(zhǔn)方向，免得跑偏，方向?qū)α?，還得讓AI記得前面引用了啥，不然說著說著就忘了，這就靠上下文注意力增強機制。

這個機制簡單說，就是讓AI在生成后面內(nèi)容時，多“回頭看看”前面的引用標(biāo)記，比如寫到第二點時，特意關(guān)注第一點引用的文獻(xiàn)，確保前后意思連貫。

有點像咱們聊天時，提到“剛才說的那個事”，得記得“剛才說的”具體是啥，不然對方聽不懂，為了讓這三個機制配合好，C2-Cite設(shè)計了一套“組合獎懲制度”多損失函數(shù)。

把普通內(nèi)容的生成質(zhì)量、引用的準(zhǔn)確性、路由器的判斷對錯、注意力的集中程度都算進(jìn)去，加權(quán)打分。

這樣一來，模型訓(xùn)練時就知道既要引用準(zhǔn)，又要內(nèi)容順，不會顧此失彼，光說不練假把式，C2-Cite在三個權(quán)威數(shù)據(jù)集上做了測試，結(jié)果還真不錯。

在ALCE基準(zhǔn)測試的ASQA、ELI5、QAMPARI數(shù)據(jù)集上，不管是引用的準(zhǔn)確率還是內(nèi)容的通順度，都比之前的歸因模型好不少，尤其讓人驚喜的是速度，比那些需要來回迭代修改的模型快多了，處理效率明顯提升。

研究人員還發(fā)現(xiàn)個有意思的現(xiàn)象，用了C2-Cite后，AI生成內(nèi)容時，后面的句子會更關(guān)注前面的引用標(biāo)記。

通過注意力熱力圖能看到，引用標(biāo)記周圍的“關(guān)注度”明顯更高，就像說話時老提著前面的論據(jù)，邏輯鏈條擰得更緊了，這種“跨引用的語義橋梁”，讓內(nèi)容讀著更可信。

當(dāng)然啦，這技術(shù)現(xiàn)在還在實驗室階段，離咱們?nèi)粘Ｓ肁I寫報告、查資料還有段距離，但它指明了一個方向，要讓AI說話靠譜，就得從根子上解決引用的問題，讓每個觀點都能找到“娘家”。

說不定過兩年，咱們用AI生成內(nèi)容時，看到帶引用標(biāo)記的地方，一點就能跳轉(zhuǎn)到原始文獻(xiàn)。

到那時候，再也不用對著AI寫的東西犯嘀咕，“這到底是真的還是編的？”這一天早點來才好呢，總的來說，C2-Cite算是給解決大模型“幻覺”問題開了個好頭。

從讓引用標(biāo)記“有意義”到“對齊準(zhǔn)”再到“記得牢”，每一步都踩在了之前的痛點上，雖然現(xiàn)在還不是完美方案，但至少讓我們看到，AI變得更靠譜，不是遙不可及的事。