視覺語言模型 (VLM) 讀完文件回答問題時，傳統做法會要求它同時輸出 bounding box 標註證據位置；然而開源模型經常「答對但指錯」，這現象被稱為 Attribution Hallucination。這個來自赫爾辛基 Aalto 大學的開源項目主張，問題癥結很大程度是輸出介面本身的限制，而非模型缺乏 grounding 能力。
他們設計了一組控制變量實驗：固定模型、輸入頁面、題目與評分機制，僅改變證據表達方式。座標介面要求模型逐 token 生成框；語言介面則由模型輸出逐字引文，再交由外部 layout parser 與 retriever 找回對應區域（表格與圖片透過 caption 或註解引用）。在四個家族共六款開源 VLM 上，evidence recall 由座標介面下最高 8 分躍升至語言介面的 26 至 47 分，hallucination rate 近乎砍半，而答題品質幾乎不變。
基於這個對比，作者進一步提出 region-label-free GRPO 訓練方法：獎勵訊號只讀取 gold answer 與檢索區域的裁切圖，毋須任何 region-level 標註。8B 模型在這個框架下，strict attributed accuracy 由 22.4 提升至 33.8，等於用更便宜的監督換到明顯的歸因改善。
對於處理長文件、多模態表格或需要可追溯證據鏈的團隊（例如文件審核、研究文獻回顧）來說，這條 quote-and-retrieve 路線既繞開昂貴的人工框標註，也避開模型不擅長的座標生成。想要快速感受差異，只需 clone 項目後執行 python src/score_citevqa.py examples/sample_predictions.jsonl 與同一指令對座標版本跑一次；附帶的範例檔只有四題合成題，卻已重現論文核心發現。
重點摘要：
– 問題重新定位：歸因幻覺多屬輸出介面產物，並非模型能力不足
– 介面切換：座標介面換成引文＋外部 retriever，evidence recall 由 ≤8 升至 26–47
– 訓練替代方案：region-label-free GRPO 用 gold answer＋裁切圖作獎勵，毋須昂貴框標註
– 規模效益：8B 模型 strict attributed accuracy 由 22.4 提升至 33.8
– 快速驗證：附範例 JSONL，無需 GPU 即可重現對比結果
