Nanyang Technological University（南洋理工大学）

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。

SDGBiasBench: Benchmarking and Mitigating Vision--Language Models' Biases in Sustainable Development Goals

SDGBiasBench: 评估和减轻可持续发展目标中视觉-语言模型的偏见

Zihang Lin, Huaiyuan Qin, Muli Yang, Hongyuan Zhu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 本文提出SDGBiasBench，一个用于评估和减轻可持续发展目标中视觉-语言模型偏见的大型基准测试集，通过分析模型在决策和估计层面的偏见，提出CADE方法以减少偏见，提高模型的准确性和可靠性。

Comments Accepted to EMNLP 2026 Findings

Understanding and Enforcing Weight Disentanglement in Task Arithmetic

理解并强制任务算术中的权重解耦

Shangge Liu, Yuehan Yin, Lei Wang, Qi Fan, Yinghuan Shi, Wenbin Li, Yang Gao, Dacheng Tao

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，中国） ； University of Wollongong, Australia（沃林根大学，澳大利亚） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） 纠错

AI总结 本文提出Task-Feature Specialization（TFS）作为权重解耦的根本原理，通过促进权重向量的正交性，提出OrthoReg正则化方法以提升任务算术方法的性能。

Comments CVPR 2026 Oral