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Retrieved But Not Reliable: A Survey on Attacks, and Defenses in Retrieval-Augmented Generation

可检索但不可靠：检索增强生成中的攻击与防御研究综述

Minh Tran, Cuong Dang, Tuc Nguyen, Khanh-Tung Tran, Minh Huynh Nguyen, Trinh Chau, Kien Le, Do Xuan Long, Jiahao Zhang, Fali Wang, Hoang D. Nguyen, Thanh Le, Suhang Wang

AI总结 本综述针对检索增强生成（RAG）的安全与鲁棒性问题，形式化其各阶段威胁模型，分类攻击目标并梳理各阶段防御及评估方法，为该领域提供统一研究框架。

Comments 24 pages, 6 figures. Accepted to Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2026. Peer-reviewed through ACL Rolling Review (ARR)

A Survey of LLM Prompt Datasets: Taxonomy, Linguistic Patterns, and Practical Uses

大语言模型提示数据集：深入分析与洞察

Yuanming Zhang, Yan Lin, Arijit Khan, Huaiyu Wan

机构 * School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Aalborg University（奥尔堡大学） 纠错

AI总结 本文深入分析了129个异构LLM提示数据集，通过多层级语言分析揭示提示与一般文本的区别模式，并通过三个下游实验验证了提示过滤、领域分类和提示质量预测的实用性。

Comments Accepted to Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2026. 30 pages

DeepPlanner: Scaling Planning Capability for Deep Research Agents via Advantage Shaping

DeepPlanner：通过优势塑造提升深度研究智能体的规划能力

Wei Fan, Wenlin Yao, Zheng Li, Feng Yao, Xin Liu, Liang Qiu, Qingyu Yin, Yangqiu Song, Bing Yin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Amazon（亚马逊） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

AI总结 针对现有深度研究智能体规划阶段优化不足的问题，提出端到端 RL 框架 DeepPlanner，通过塑造 token 级优势与选择性提升样本级优势，在7个基准上以更低训练预算实现最优规划效果。

Comments Accepted by ACL 2026