研究团队提出INTRA框架，使基于注意力的编码器-解码器模型能够直接从自身内部表征中检索信息，无需依赖外部检索器。该方法利用解码器的注意力查询对预编码的证据块进行评分，并将其直接复用为生成上下文，从而统一了检索与生成过程，避免了传统RAG流程中模块不匹配的问题。在问答基准测试中，INTRA在证据召回率和答案质量上均优于强工程化检索流程。结果表明，基于注意力的模型本身已具备可被激发的内在检索机制。