2015年，苹果推出了The New MacBook，主打轻薄设计和无风扇运行，但因性能不足和蝶式键盘问题而失败。尽管外观吸引，它未能引领苹果的春天，最终被市场淘汰。

本研究提出了一种增强不确定性的偏好优化框架（UPO），以解决大型语言模型在迭代偏好优化过程中的性能不足问题。该框架通过成对不确定性估计和可靠反馈采样来减轻噪声偏好数据，并显著提升了偏好优化的性能。

本研究提出了一种新的分类器-LLM方法，用于解决文档级关系提取中大语言模型性能不足的问题。实验结果表明，该方法在文档级关系提取基准测试中优于现有LLM模型，并与多个传统模型表现相当。