شهدت الطرق التقليدية لتدريب وكالات البحث تأكيدًا كبيرًا على جودة الإجابات النهائية، بينما يتم تجاهل كيف تتماشى هذه الإجابات مع الأدلة المستخلصة. ومع ظهور طرق حديثة تتبع الاقتباسات كوسيلة لتعزيز الجودة، فإن الاعتماد على دعم الاقتباسات فقط لا يكفي لضمان استقلالية المصدر أو معالجة الأدلة المتعارضة بشكل كافٍ.لذا، نرى أن المصداقية في استرجاع المعلومات من الشبكة المفتوحة تحتاج إلى أسس قوية تمثل الاستدلال عبر المصادر بشكل عادل ودقيق، مما يعني الاعتراف بالأدلة المتعارضة وتحليلها بشكل منهجي. في هذا السياق، تم تقديم إطار التقييم المعروف بمصطلح "ترسيخ الأدلة عبر المصادر" (Cross-Source Evidence Grounding - CSEG) والذي يعتمد على شجرة قرار من ستة مستويات على طول مسار البحث بالكامل.

بالإضافة إلى ذلك، تم تقديم ما يسمى بـ"CSEG-Bench" ونماذج المكافآت القابلة للتدريب، التي توفر إشرافًا مستهدفًا بناءً على هذا الإطار، لمساعدة في القضاء على الانحرافات الكبيرة في البيانات الناتجة عن المسارات الطبيعية. حيث قام الباحثون بتعريف التسلسل الهرمي على مستويات التسمية والعقد والمسارات، وبناء 1,160 مساراً موثقًا عبر تسعة مسارات معيارية من خلال إعادة كتابة الإجابات على مجموعات مستندات مسترجعة حقيقية. كما تم تدريب نموذج CSEG-RM، الذي أظهر دقة تامة تصل إلى 83.9% بينما يقع ضمن حدود الأداء الأمثل.

أظهرت التجارب التي استخدمت هذه المكافأة بمفردها في توجيه سياسة إجابة ثابتة تحسنًا ملحوظًا، حيث ارتفع المتوسط المستقل للحكم من 2.83 إلى 4.19. وأكدت النتائج أن تعلم التسلسل الهرمي يعمق الفهم عبر المستويات بتكلفة أقل من تكاليف الحكم المستقل.