<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Misattribution on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/misattribution/</link><description>Recent content in Misattribution on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sun, 20 Sep 2026 07:32:18 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/misattribution/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>AI가 논문에 인용을 붙일 때, 단어가 비슷한 논문이 아니라 그 문장을 실제로 뒷받침하는 논문을 고르게 만든 연구다.</title><link>https://techllm.github.io/posts/recite-agentic-reasoning-for-faithful-citation/</link><pubDate>Sun, 20 Sep 2026 07:32:18 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/recite-agentic-reasoning-for-faithful-citation/</guid><description>ReCite는 인용 추천을 단순 유사도 검색에서 &amp;#39;주장-근거 일치 검증&amp;#39;으로 전환한 decoupled 에이전트 프레임워크다. CiteLocator(인용 위치 인식), QueryPlanner(의도 기반 검색어 계획), Master Brain(반성적 검증·재검색) 3단계로 구성되며, Qwen3-4B 기반 경량 시스템으로 1.6T 매개변수 DeepSeek-V4-Pro보다 높은 strict 인용 F1 39.15%를 달성한다.</description></item></channel></rss>