Recursive CTEs: SQL’s Hidden Graph Traversal Engine
导航层次结构、查找路径、检测循环和计算分隔度的实用指南。该文章《递归CTE：SQL的隐藏图遍历引擎》首次发表于Towards Data Science。
AI’s recursive self-improvement might not come so quickly after all
人工智能行业目前最大胆的承诺是，人工智能将很快自我改进，几乎不需要人类监督。法学硕士已经可以编写代码、生成用于训练的合成数据并优化其运行的计算机芯片。对人工智能爆炸性进展的预测表明，研究人员所说的递归自我改进即将到来。...
The P-Completeness of Inverted Index Traversal: On the Complexity of Evaluating Boolean Query DAGs
现代人工智能代理越来越依赖搜索基础设施来执行复杂的神经符号推理工作流程。这些工作流程通常编译成对文本字段的深度嵌套、非单调布尔查询。然而，在处理这些结构时，倒排索引的标准查询评估策略面临着严格的理论限制。有状态迭代器模型（一次文档）在结构上受到 NC^1 公式评估的限制，在展开重新收敛逻辑时，查询复杂性会遭受最坏情况的 O(2^|Q|) 指数爆炸。相反，递归物化模型......
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 34, Issue 8, August 2026
1) 外部干扰下输入饱和系统具有自调节指定性能的强化学习控制作者：K. Li, K. Xiao, Y. Xia, Z. Lendek, R. -E。 Precup, I. J. Rudas 页数: 2423 - 24362) FISformer: 用时间序列预测变压器模型中的模糊推理系统代替自注意力作者: B. Haznedar, L. Karacan 页数: 2437 - 24503) 具有无与伦比的非线性系统的模糊非递归采样数据控制Disturbances作者：X. Dong、X. He、T. Xie、C. Zhu、W. Zhang、H. Yu页数：2451 - 24624) 多智能体系统
Teaching LLMs to Update Beliefs for Efficient Long-Horizon Interaction
ABBEL 与传统递归摘要相比的概述。信念取代了完整的交互历史作为代理的工作环境，信念分级通过监督每个信念状态的内容来提高性能。随着任务范围的增长，LLM 环境无法永远扩展。自总结可以实现简洁、可解释的上下文，但会带来显着的性能成本，特别是对于高质量数据稀缺的人工辅助领域，例如协作代码生成。我们用 ABBEL 来解决这个问题：一个框架，以自然语言信念状态的形式隔离和监督摘要的信息内容。动机：递归摘要的成本对于语言模型来说，要有效地协助日益复杂的任务，例如软件开发，它们必须能够与我们进行数百甚至数千个步骤的交互。对于如此长的任务，将整个交互的历史记录保存在上下文中是不切实际的。迄今为止使用的启发
