总体思路作者首先指出大语言模型虽然取得了很好的效果，但是仍然存在幻觉和时间顺序混乱的问题，因此需要额外知识库和LLM内部知识库相结合，来修正；因此优化传统的retriever-reader的方案成为需要；目前的研究方案当中使用prompt优化的方法是黑盒的不可修改；因此作者提出了采用大模型重写query的rewrite的方法来优化；同时作者也提出这种重写的方法可以不是局限于大语言模型的，直接使用可

简单的Novel View Synthesis with Diffusion Models论文主要内容介绍

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如何通过prompt，在不进行微调大语言模型的前提下，增加大语言模型的表现。

在语音信号处理中，F0代表基频（Fundamental Frequency），也被称为音高或声音的基本频率。基频是指声音波形中最低频率的周期性振荡，它决定了人的声音听起来是低音还是高音。基频通常以赫兹（Hz）为单位表示，表示每秒钟振荡的次数。在语音合成、语音分析和声音处理等领域，F0是一个重要的参数。它可以用来描述说话人的音调、声音的高低、音乐的音高等。对于不同的语言和说话人，基频的范围和变化都可

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读一下错在http/2，那么我就强制让其用1.1就欧克了。

分类树：就是使用决策树来完成分类，决策的依据主要有：1.信息熵通过下面的例子我们很快就可以理解了，这个东西反映的就是当前情况下的不确定性，如果当前情况下大概率是某种结果那么计算出的结果就更加的接近0条件熵的问题，这个我们来理解一下就是在某种确定的条件下，不确定性是不是还是很高的问题。信息增益，也就是说我们得到了某个条件之后，确定性增加了多少的问题。接下来就是如何考虑信息增益的情况了，我们增加一个条