归因梯度：逐步展开对归因人工智能答案的批判性检查的引用

Arxiv：2510.00361v3公告类型：替换-交叉摘要：AI答案引擎是一种相对较新的信息搜索工具：它们不是返回文档的排序列表，而是生成对来源的内联引用的搜索问题的答案。但阅读引用的来源是昂贵的，引用链接本身对它们包含的证据几乎没有提供什么指导。我们提出了归因梯度，这是一种通过整合气味和信息猎物来提高引文信息性的技术。它的第一个特点是将证据计数、支持/矛盾摘录、来源链接和上下文解释集中在一个地方。它的第二个功能是能够原地拆解二级引用。在一项实验室研究中，我们演示了在批判性阅读任务中使用全梯度，以及它对深度参与的支持，与标准的引文和文档QA设计相比，这增加了读者从来源中获得的深度。