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现有资料不足以回答「ARIA 判定一次修复验证通过的具体标准」这一问题。资料中能确认的相关信息仅有：

ARIA 是一个面向 LLM 多智能体系统的运行时检查与修正框架，其核心思路是把执行验证过的修复转化为可复用的监督数据1；
该框架训练小模型在任务执行中途识别错误并介入修正，以避免事后诊断或反复重跑1；
它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，并可跨框架与宿主模型泛化1。

也就是说，资料只表明「修复需要经过验证」并且「验证通过的修复会被用作监督数据」，但没有说明验证的具体判定标准，例如：验证由谁执行（检查器、测试用例还是宿主模型自评）、通过阈值、判定粒度（单步还是整条轨迹）、是否要求可复现等。这些细节在给定资料中均未涉及，无法据此推断。建议补充获取该论文正文（尤其是方法部分中关于 verification / validated repair 的定义与流程描述）后再行确认。

继续追问

ARIA 的失败轨迹与验证修复配对数据集是如何构建和标注的？ARIA 训练的小模型在运行时介入修正的具体触发机制是什么？ARIA 的验证修复数据如何保证跨框架与宿主模型的泛化性？

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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