연구진은 LLM이 장황하고 복잡한 맥락에서 중요한 증거를 놓치는 문제를 해결하기 위해 HiLight 프레임워크를 개발했어요. HiLight는 입력 내용을 압축하거나 수정하지 않고, 가벼운 강조 Actor를 훈련시켜 중요한 부분에 태그를 삽입하는 방식으로 작동해요. 이 프레임워크는 기존 방식보다 성능이 뛰어나며, 다양한 LLM 모델에 적용 가능성을 보여주었어요.