Fudan University（复旦大学）

Safety Does Not Compose: Non-Decaying Loop State for Autonomous LLM Agents

安全性无法组合：自主大型语言模型智能体的非衰减循环状态

Chenhao Wu, Haoxuan Jia, Yang Liu, Yingguang Yang, Yuhan Lin, Chongyang Zhang, Hao Zheng, Yulin Huang, Jianshen Zhang, Yongzhi Qi, Shang Luo, Kefu Xu, Jifeng Zhu, Bin Chong

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Supply Chain Tech Team Y, JD.com（京东Y供应链技术团队） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Fullive-AI（Fullive人工智能） 纠错

AI总结 该研究发现自主LLM智能体的轨迹级安全保障存在组合性缺陷，提出非衰减循环安全状态的LoopHarness方案，可限制未授权不可逆操作数量，通过Agent-SafetyBench等评估验证其有效性。

ElementCheck: Complexity-Aware Long-Form Text Factuality Evaluation via Sentence Elements

ElementCheck：基于句子元素的复杂度感知长文本事实性评估

Xinming Wang, Haoran Du, Yi Chen, Jian Xu, Hongming Yang, Han Hu, Yulong Chen, Cheng-Lin Liu, Xu-Yao Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Tencent（腾讯） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） 纠错

AI总结 ElementCheck是一种基于句子元素的复杂度感知框架，通过提取实体对构建元素图，在FastFact-Sent等基准上提升了五个主干模型的长文本事实性验证性能，且优化了准确率与成本的权衡。

Comments EMNLP2026 Findings

CARA: Concept-Aware Risk Attention for Interpretable Collision Anticipation

CARA：用于可解释碰撞预测的概念感知风险注意力

Zhishan Tao, Ruoyu Wang, Yucheng Wu, Enjun Du, Yilei Yuan, Sherwin Ho, Yue Su, Jinbo Su, Yi Hong

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 研究自动驾驶碰撞预测问题，提出CARA框架，从事故叙述中获取风险概念并与视频帧对齐成轨迹，将语义风险因素作为动态证据，结合可解释性与预测过程，实验证明其能提高预测准确性和预警及时性。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026

Transformer-Based Autonomous Driving Models and Deployment-Oriented Compression: A Survey

基于Transformer的自动驾驶模型与面向部署的压缩：综述

Juan Zhong, Yuhang Shi, Zukang Xu, Xi Chen

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute, Fudan University（复旦大学人工智能创新与孵化院） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） ； Department of houmo.ai（houmo.ai部门） 纠错

AI总结 本文综述了基于Transformer的自动驾驶模型，并从部署角度分析了压缩与加速策略（如量化、剪枝、知识蒸馏等）如何影响模型设计、部署性、鲁棒性和安全性。