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这篇文章针对现代关系查询语言，讨论了其期望的功能，批评了SQL的不足，并基于函数式编程、更好的语法和用户定义类型提出了改进建议。
介绍了 Doc2DB-Bench，这是一个基准测试，用于评估基于 LLM 从长文档中提取关系数据库的能力，包含 42 个模式和七个领域的 203 个实例。
This paper explores using the PluRel synthetic relational database generator as an external data source for pretraining RDB-PFN, a relational in-context learner, demonstrating that schema-guided curriculum design can recover most of the original performance with far fewer pretraining tasks.
本文认为无参数编码器对关系数据库基础模型仍然可行，提供了对可训练编码器参数的理论限制以及跨基准测试任务的实证验证。
本文介绍了RelAD，一个基于重构的框架，用于检测关系数据库中的异常，通过联合建模属性和关系边重构。在六个新基准上的大量实验表明，RelAD优于现有方法。
本文介绍了RelGT-AC，一种专门为关系数据库中的自动补全任务设计的关系图变换器架构。该模型在RelGT架构基础上扩展了列掩码以防止平凡解、用于多种预测类型的统一任务头，以及利用词汇信号的TF-IDF文本编码器，在RelBench v2基准测试上取得了显著优于基线的改进。
本文探讨了深度同态网络（DHNs）在关系数据库学习中的表达能力，将其与一阶逻辑和SQL的片段联系起来，并分析了空性判定和包含判定等静态分析问题。