深度分析 4B 小模型也能做深層研究？揭秘 On-Device AI 引用忠實度的「暴露量」關鍵 針對在個人裝置部署 4B 規模 AI 研究代理人的挑戰，本研究探討如何提升其引用忠實度。研究將引用品質拆分為忠實度與可信覆蓋率，透過調整單一來源的字數暴露量與檢索品質進行對比實驗。結果顯示增加暴露量可顯著提升忠實度且成本極低，而覆蓋率則由檢索召回率決定。這為邊緣 AI 實現可靠的文獻研究提供了低成本的優化路徑。
