مقاله‌ی DuoDiscover: Scaling Autonomous Discovery Beyond the Evaluation Bottleneck (12 Oct 2026، گوگل با دانشگاه‌های برکلی و استنفورد؛ از جمله یون استوئیکا و توماس فیستر) مسئله: وقتی به ایجنت کدنویس می‌گویی کدی را سریع‌تر کند، مثلاً یک کرنل جی‌پی‌یو یا موتور س
رکوریس: تکامل بازگشتی حافظه‌ی تجربی و کاری برای هارنس‌های ایجنت بلندمدت
خودبهبودی بازگشتی در تسک‌های بلندمدت سخت است، چون تاریخچه‌ی رو به رشد وضعیت تسک را مبهم می‌کند و فراخوانی مهارت‌ها را نابجا می‌کند؛ مثلاً ایجنت مهارتی را که برای دستور اولیه مناسب بود، بعد از عوض شدن وضعیت هم دوباره فرا می‌خواند. معماری Recuris دو حافظه را جفت