The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

Securing Retrieval-Augmented Generation: A Taxonomy of Attacks, Defenses, and Future Directions

保障检索增强生成：攻击、防御与未来方向的分类法

Yuming Xu, Mingtao Zhang, Zhuohan Ge, Haoyang Li, Nicole Hu, Yongqi Zhang, Zhiyuan Wen, Jason Chen Zhang, Qing Li, Lei Chen

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） 纠错

AI总结 本文提出SLOT分类法，从攻击面、防御层、目标（遵循CIA属性）和攻击目标四个维度系统化梳理检索增强生成（RAG）的安全风险与防御，并指出知识访问管道中的结构性错配，最后展望未来方向。

Comments We have curated a paper list on RAG security in https://github.com/TreeAI-Lab/Awesome-RAG-Security, and we warmly welcome authors who wish to have their new work included to contact us via email

SPAMoE: Spectrum-Aware Hybrid Operator Framework for Full-Waveform Inversion

SPAMoE：一种频谱感知的混合运算框架用于全波形反演

Zhenyu Wang, Peiyuan Li, Yongxiang Shi, Ruoyu Wu, Chenfei Liao, Lei Zhang

机构 * China University of Mining and Technology - Beijing（中国矿业大学（北京）） ； City University of Hong Kong (Dongguan)（香港城市大学（东莞）） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

AI总结 本文提出SPAMoE框架，通过频谱保护编码器和动态频谱分解路由机制，解决多尺度地质特征的频率纠缠问题，提升全波形反演的效率与稳定性。

Train at Moving Edge: Online-Verified Prompt Selection for Efficient RL Training of Large Reasoning Model

在移动边缘训练：一种在线验证的提示选择方法用于大型推理模型的高效强化学习训练

Jiahao Wu, Ning Lu, Shengcai Liu, Kun Wang, Yanting Yang, Bailong Lin, Chen Jason Zhang, Li Qing, Ke Tang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学理工大学（广州）） 纠错

AI总结 本文提出HIVE方法，通过历史奖励轨迹和实时提示熵实现高效RL训练，提升提示选择效率而不牺牲性能。

Pretrained battery transformer (PBT): A foundation model for battery life prediction

预训练电池变压器（PBT）：电池寿命预测的基础模型

Ruifeng Tan, Weixiang Hong, Jia Li, Jiaqiang Huang, Tong-Yi Zhang

机构 * Guangzhou Municipal Key Laboratory of Materials Informatics and Sustainable Energy and Environment Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（广州材料信息学与可持续能源与环境方向市重点实验室，香港科技大学（广州）） ； Department of Computer Science & Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（计算机科学与工程系，香港科技大学） ； Guangzhou Municipal Key Laboratory of Materials Informatics and Data Science and Analytics Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（广州材料信息学与数据科学与分析方向市重点实验室，香港科技大学（广州）） ； Academy of Interdisciplinary Studies, The Hong Kong University of Science and Technology（交叉学科研究院，香港科技大学） ； Guangzhou HKUST Fok Ying Tung Research Institute（广州科技大学福 Ying Tung 研究院） ； Material Genome Institute, Shanghai University（材料基因组研究所，上海大学） 纠错

AI总结 本文提出PBT模型，通过整合异构电池寿命数据，实现电池寿命预测的统一建模，显著提升预测性能。

Comments 5 figures in the main content

TAO: Tolerance-Aware Optimistic Verification for Floating-Point Neural Networks

TAO：面向浮点神经网络的容忍感知乐观验证

Jianzhu Yao, Hongxu Su, Taobo Liao, Zerui Cheng, Huan Zhang, Xuechao Wang, Pramod Viswanath

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 提出TAO协议，通过算子级容忍区域和Merkle锚定的争议游戏，在不依赖可信硬件或确定性内核的情况下验证浮点神经网络输出，开销仅0.3%。

Comments 18 pages, 8 figures

Journal ref Proceedings of the 21st European Conference on Computer Systems, (2026) 1515-1532

Efficient Scaling of LLM Training with Flexible Context Parallelism

利用灵活上下文并行实现LLM训练的高效扩展

Yifan Niu, Han Xiao, Dongyi Liu, Wei Zhou, Jia Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

AI总结 针对数据异构导致负载不均和通信冗余问题，提出自适应重配置通信组和上下文并行度的FCP策略，实现近线性加速比，最高达1.46倍吞吐提升。

Towards Automated Kernel Generation in the Era of LLMs

面向LLM时代的自动化内核生成

Yang Yu, Peiyu Zang, Chi Hsu Tsai, Haiming Wu, Yixin Shen, Jialing Zhang, Haoyu Wang, Zhiyou Xiao, Jingze Shi, Yuyu Luo, Wentao Zhang, Chunlei Men, Guang Liu, Yonghua Lin

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Peking University（北京大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（广州科技大学） 纠错

AI总结 本文综述了利用大语言模型（LLM）和智能体系统自动化生成与优化GPU内核的方法，系统梳理了现有方法、数据集和基准，并指出了未来研究方向。

Comments In IJCAI 2026. 9 pages, 1 figure

IGenBench: Benchmarking the Reliability of Text-to-Infographic Generation

IGenBench：文本到信息图生成可靠性基准测试

Yinghao Tang, Xueding Liu, Boyuan Zhang, Tingfeng Lan, Yupeng Xie, Jiale Lao, Yiyao Wang, Haoxuan Li, Tingting Gao, Bo Pan, Luoxuan Weng, Xiuqi Huang, Minfeng Zhu, Yingchaojie Feng, Yuyu Luo, Wei Chen

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD与CG国家重点实验室） ； UESTC ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出IGENBENCH基准，包含30种信息图类型和600个测试用例，通过多模态大语言模型分解为10类原子问题评估10种T2I模型，发现数据完整性等维度是普遍瓶颈。

TQA-Bench: Evaluating LLMs for Multi-Table Question Answering

TQA-Bench：评估大语言模型在多表问答中的表现

Zipeng Qiu, Chenyue Li, You Peng, Guangxin He, Binhang Yuan, Chen Wang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出TQA-Bench基准，通过长上下文多表问答任务评估LLM，揭示其在复杂数据驱动环境中的挑战与机遇。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Big Data

MotionGPT-2: A General-Purpose Motion-Language Model for Motion Generation and Understanding

MotionGPT-2：用于运动生成与理解的通用运动-语言模型

Yuan Wang, Di Huang, Yaqi Zhang, Wanli Ouyang, Jile Jiao, Xuetao Feng, Dan Xu, Shixiang Tang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Intime Department Store（Intime百货） ； Deepeleph ； HKUST（香港科技大学） 纠错

AI总结 提出MotionGPT-2，一种统一的大规模运动-语言模型，通过预训练大语言模型支持多模态控制条件，实现运动生成、描述和补全等多种任务，并引入Part-Aware VQVAE实现细粒度身体和手部运动表示。

Large Models for Time Series and Spatio-Temporal Data: A Survey and Outlook

时间序列与时空数据的大模型：综述与展望

Ming Jin, Yaxuan Kong, Yuxuan Liang, Chaoli Zhang, Siqiao Xue, Xue Wang, James Zhang, Yi Wang, Haifeng Chen, Xiaoli Li, Vincent S. Tseng, Yu Zheng, Lei Chen, Hui Xiong, Shirui Pan, Qingsong Wen

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Zhejiang Normal University（浙江师范大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Deloitte Service LLP（德勤服务有限责任公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； NEC Laboratories America（NEC美国实验室） ； A*STAR ； National Yang Ming Chiao Tung University（阳明交通大学） ； JD Technology（京东科技） ； Squirrel Ai Learning 纠错

AI总结 综述了面向时间序列和时空数据的大模型，按数据类型、模型类别、范围和应用领域分类，总结了通用与领域专用模型，并整理了相关资源与开放问题。

Comments Accepted by ACM Computing Surveys; 35 Pages; Github Repo: https://github.com/qingsongedu/Awesome-TimeSeries-SpatioTemporal-LM-LLM