大型语言模型在知识任务中常因参数限制出现幻觉现象。检索增强生成（RAG）通过外部文档扩展知识，但存在“中间丢失”问题。Refiner方法通过提取和重构信息，提升LLM性能，适应性提取相关内容，提高回答准确性。实验表明，Refiner在多跳任务中减少标记量并提高准确性，是RAG系统的即插即用解决方案。

为了解决大型语言模型在知识广泛任务中受到参数知识限制的问题，提出了一种名为“Refiner”的端到端提取和重构方法。实验证明，经过训练的Refiner在提高回答准确性方面对下游LLM有显著增益，并在各种QA任务中优于其他方法。

大型语言模型（LLMs）在知识广泛的任务中受到参数知识的限制，导致幻觉现象。为解决此问题，提出了一种名为“Refiner”的方法，通过提取和重构内容，使LLM能够识别关键信息。实验证明，经过训练的Refiner在提高回答准确性方面对下游LLM有显著增益，并在各种QA任务中优于其他方法。Refiner是一种即插即用的解决方案，可与RAG系统无缝集成。

本文综述了传统的PDE数值逼近方法和基于机器学习的方法，重点介绍了神经算子的关键构架。神经算子是一种学习PDE解算子的新方法，计算速度比传统方法快1000倍。这些新的计算方法在解决基础和应用物理问题方面具有巨大优势。