The University of Hong Kong（香港大学）

ToolOrchestra: Elevating Intelligence via Efficient Model and Tool Orchestration

ToolOrchestra：通过高效模型和工具协同提升智能

Hongjin Su, Shizhe Diao, Ximing Lu, Mingjie Liu, Jiacheng Xu, Xin Dong, Yonggan Fu, Peter Belcak, Hanrong Ye, Hongxu Yin, Yi Dong, Evelina Bakhturina, Tao Yu, Yejin Choi, Jan Kautz, Pavlo Molchanov

机构 * NVIDIA ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 ToolOrchestra通过高效模型和工具协同提升智能，实现更高效且更有效的工具增强推理系统。

Comments 21 pages, 6 figures

GuardTrace-VL: Detecting Unsafe Multimodel Reasoning via Iterative Safety Supervision

GuardTrace-VL: 通过迭代安全监督检测不安全的多模型推理

Yuxiao Xiang, Junchi Chen, Zhenchao Jin, Changtao Miao, Haojie Yuan, Qi Chu, Tao Gong, Nenghai Yu

机构 * School of Cyber Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学网络安全学院） ； Anhui Province Key Laboratory of Digital Security（安徽省数字安全重点实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 GuardTrace-VL通过联合图像-文本分析监控多模态推理全过程，有效检测不安全推理内容，实现93.1%的F1分数提升。

EvoEmpirBench: Dynamic Spatial Reasoning with Agent-ExpVer

EvoEmpirBench: 基于智能体经验的动态空间推理

Pukun Zhao, Longxiang Wang, Miaowei Wang, Chen Chen, Fanqing Zhou, Haojian Huang

机构 * Guangdong University of Finance and Economics（广东金融学院） ； Chongqing University（重庆大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

AI总结 EvoEmpirBench通过动态空间基准评估模型在部分可观测和动态环境下的空间推理与记忆能力，揭示主流模型的限制并提供未来研究平台。

Comments Accepted by AAAI 2026, 29 pages, 3 figures, 7 tables

Vision Remember: Recovering Visual Information in Efficient LVLM with Vision Feature Resampling

Vision Remember: 在高效的LVLM中通过视觉特征采样恢复视觉信息

Ze Feng, Jiang-jiang Liu, Sen Yang, Lingyu Xiao, Zhibin Quan, Zhenhua Feng, Wankou Yang, Jingdong Wang

机构 * Southeast University（东南大学） ； Baidu VIS（百度视觉） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Jiangnan University（江南大学） 纠错

AI总结 Vision Remember通过视觉特征采样在高效LVLM中恢复视觉信息，提升效率并优于现有方法。