本文介绍了一种使用hard negatives和强健的训练程序增强检索生成模型的新方法，用于进行零样本槽填充。该方法在多个数据集上都有较大的改进，并在KILT排行榜上排名第一。作者还演示了该系统在TACRED数据集的新变体上的适应能力，并发布了源代码和预训练模型。