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现有资料不足以回答该问题。资料 1 只能确认以下几点：

ARIA 构建了首个大规模失败轨迹与验证修复配对数据集，规模为 3953 对，并用它训练小模型在任务执行中途识别错误并介入修正1；
摘要中仅笼统声称该数据集与训练出的小模型「可跨框架与宿主模型泛化」1。

但资料 1 是摘要级信息，没有给出任何跨框架迁移的具体提升数字（如准确率、成功率、修复率、相对基线的百分点或百分比变化），也没有说明迁移的源框架/目标框架、评测基准与对比基线。因此无法提供具体数值，任何具体数字都会超出资料范围。建议获取该论文全文（arXiv:2610.20780）的实验章节，或等待站内补充该条目的详细摘要/实验结果字段后再行回答。

继续追问

ARIA 的 3953 对失败轨迹-修复数据是如何构造和验证的？ARIA 在跨宿主模型（不同 LLM 后端）迁移上的实验设置与结果如何？ARIA 的运行时介入修正相比事后诊断/重跑，在开销和成功率上的对比数据是多少？

参考来源

1 条

1站内ARIA: Runtime Inspection and Amendment for Multi-Agent SystemsARIA 提出面向 LLM 多智能体系统的运行时检查与修正框架，将执行验证过的修复转化为可复用监督数据，训练小模型在任务执行中途识别错误并介入修正，避免事后诊断或反复重跑。构建了首个大规模失败轨迹与验证修复配对数据集（3953 对），可跨框架与宿主模型泛化。arXiv cs.AIhttps://arxiv.org/abs/2610.20780

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ARIA: Runtime Inspection and Amendment for Multi-Agent Systems

ARIA 提出面向 LLM 多智能体系统的运行时检查与修正框架，将执行验证过的修复转化为可复用监督数据，训练小模型在任务执行中途识别错误并介入修正，避免事后诊断或反复重跑。构建了首个大规模失败轨迹与验证修复配对数据集（3953 对），可跨框架与宿主模型泛化。

Agent·arXiv cs.AI·5 天前

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