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现有资料不足以回答「3953 对失败轨迹—修复配对数据具体如何采集和标注」这一细节问题。资料中能确认的只有以下几点：

该数据集出自 ARIA 框架，ARIA 是一个面向 LLM 多智能体系统的运行时检查与修正框架1。
数据集规模为 3953 对「失败轨迹—验证修复」配对，被描述为首个大规模此类配对数据集1。
数据来源的机制性描述是：ARIA 将执行验证过的修复转化为可复用监督数据，用于训练小模型在任务执行中途识别错误并介入修正，从而避免事后诊断或反复重跑1。
该数据集被用于支撑跨框架与宿主模型的泛化能力1。

也就是说，资料只说明了「修复需经过执行验证」这一质量约束，以及数据用途（训练小模型做中途纠错），但未披露具体的采集流程（如轨迹来源、失败判定方式、修复由谁生成）、标注规范（标注人员、标注粒度、一致性校验）与数据统计细节。这些需要查阅论文原文的方法/数据章节。

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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