上下文语言模型：通过自主管理上下文提升性能、降低计算成本
Meta、麻省理工学院与华盛顿大学的研究人员提出上下文语言模型（CLM），一种使语言模型能够自主管理和编辑自身上下文的新方法。该方法在性能和计算效率方面均取得显著提升，并探索了三种不同的上下文管理方法。
推荐理由：该研究提出了上下文语言模型，通过自主管理上下文提升性能和降低计算成本，对语言模型领域有重要意义。
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Google DeepMindAI 评分3838 Google DeepMind 与 Kaggle 推出 FACTS Benchmark Suite，系统评估大语言模型事实准确性
Google DeepMind 联合 Kaggle 发布 FACTS Benchmark Suite，在原有 FACTS Grounding 基础上新增 Parametric、Search、Multimodal 三项基准，并将 Grounding 升级至 v2，共 3513 个公开样例。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 发布 WebGPT：用网页浏览提升语言模型事实准确率
OpenAI 对 GPT-3 进行微调，使其能借助基于文本的网页浏览器更准确地回答开放式问题。
推荐理由：OpenAI 用文本浏览器微调 GPT-3 提升开放问答事实准确率，可了解早期检索增强思路。