Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

Extracting Training Dialogue Data from Large Language Model based Task Bots

从基于大语言模型的任务机器人中提取训练对话数据

Shuo Zhang, Junzhou Zhao, Junji Hou, Pinghui Wang, Chenxu Wang, Jing Tao

机构 * MOE Key Laboratory for Intelligent Networks and Network Security, Xi’an Jiaotong University（信息网络与网络安全国家重点实验室，西安交通大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种针对基于大语言模型的任务机器人数据提取攻击方法，通过系统性研究揭示LLM记忆在TODS中的继承机制，并有效提取训练对话数据。

Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS). \c{opyright} 2026 IEEE

MatPedia: A Universal Generative Foundation for High-Fidelity Material Synthesis

MatPedia: 一种通用生成基础，用于高保真材料合成

Di Luo, Shuhui Yang, Mingxin Yang, Jiawei Lu, Yixuan Tang, Xintong Han, Zhuo Chen, Beibei Wang, Chunchao Guo

机构 * Nankai University（南开大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文言） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 MatPedia是一种基于联合RGB-PBR表示的生成模型，能够统一处理多种材料生成任务，实现高质量的高保真材料合成。

Benchmarking MLLM-based Web Understanding: Reasoning, Robustness and Safety

基于MLLM的网页理解基准测试：推理、鲁棒性与安全性

Junliang Liu, Jingyu Xiao, Wenxin Tang, Zhixian Wang, Zipeng Xie, Wenxuan Wang, Minrui Zhang, Shuanghe Yu

机构 * Dalian Maritime University（大连海事大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 本文提出WebRRSBench基准测试，评估多模态大语言模型在网页理解中的推理、鲁棒性和安全性能力，揭示模型在复杂交互任务中的不足。

Beyond Cross-Validation: Adaptive Parameter Selection for Kernel-Based Gradient Descents

超越交叉验证：基于核梯度下降的自适应参数选择

Xiaotong Liu, Yunwen Lei, Xiangyu Chang, Shao-Bo Lin

机构 * Center for Intelligent Decision-Making and Machine Learning, School of Management, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China（智能决策与机器学习中心，管理学院，西安交通大学，西安，中国） ； Department of Mathematics, The University of Hong Kong, Hongkong, China（数学系，香港大学，香港，中国） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于核梯度下降的自适应参数选择策略，通过经验有效维度量化迭代增量，理论证明其在不同核函数和误差度量下达到最优泛化误差界。

Graph Neural Networks in EEG-based Emotion Recognition: A Survey

基于EEG的情感识别中的图神经网络：综述

Chenyu Liu, Yuqiu Deng, Yihao Wu, Ruizhi Yang, Zhongruo Wang, Liangwei Zhang, Siyun Chen, Tianyi Zhang, Yang Liu, Yi Ding, Liming Zhai, Ziyu Jia, Xinliang Zhou

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China（西安交通大学） ； Imperial College London, London, UK（伦敦帝国理工学院） ； Amazon, Seattle, WA, USA（亚马逊） ； Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（卡内基梅隆大学） ； Uber Technologies, Inc., USA（Uber Technologies, Inc.） ； School of Computer Science, Central China Normal University, Wuhan, China（中央财经大学计算机学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院自动化研究所） 纠错

AI总结 本文综述了基于EEG的情感识别中图神经网络的应用，分析了现有方法的共性与差异，并探讨了未来研究方向。

Comments The 30th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2026)