Apple（苹果）

PORTool: Importance-Aware Policy Optimization with Rewarded Tree for Multi-Tool-Integrated Reasoning

PORTool：基于奖励树的重要性感知策略优化用于多工具集成推理

Feijie Wu, Weiwu Zhu, Yuxiang Zhang, Soumya Chatterjee, Jiarong Zhu, Fan Mo, Rong Luo, Jing Gao

机构 * Apple（苹果公司） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

AI总结 PORTool通过奖励树实现多工具集成推理中的重要性感知策略优化，提升最终答案准确性并减少工具调用步骤。

Disentangled Safety Adapters Enable Efficient Guardrails and Flexible Inference-Time Alignment

解耦安全适配器实现高效的防护措施和灵活的推理时对齐

Kundan Krishna, Joseph Y Cheng, Charles Maalouf, Leon A Gatys

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

AI总结 本文提出解耦安全适配器框架，通过分离安全计算与任务优化基础模型，提升推理效率和开发灵活性，实验证明其在 hate speech 分类等任务中显著优于传统模型。

Comments ICLR 2026 Workshop: Principled Design for Trustworthy AI