本文提出了一种名为SelfCite的自监督对齐方法，旨在解决大型语言模型生成引用内容不足的问题。通过上下文消融技术，SelfCite利用模型自身的奖励信号生成高质量的句子级引用。研究表明，该方法在LongBench-Cite基准测试中显著提高了引用质量，F1得分提升了5.3个百分点。