提出Cite Pretrain免检索知识归因方法

2026年10月15日，arXiv人工智能板块报道，Yukun Huang等作者提出并发布Cite Pretrain免检索知识归因方法与CitePretrainBench基准。据该报道，研究者关注大语言模型能否在不进行推理时检索（test-time retrieval）的情况下，直接引用其（持续）预训练中见过的文档，并为此构建了CitePretrainBench进行评估。该基准的语料涵盖Wikipedia、Common Crawl和arXiv，以及未见的新文档。报道称，研究考察的是模型对（持续）预训练中见过文档的引用能力，而非依赖测试时检索。目前该事件仅有这一篇报道，尚无后续跟进或不同说法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。