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现有资料不足以回答「修复数据如何被自动验证、验证信号来自哪里」这一核心问题——资料1只给出了框架层面的描述，没有说明验证机制或信号来源。资料中能确认的部分：

ARIA 是一个面向 LLM 多智能体系统的运行时检查与修正框架，强调在执行过程中识别错误并介入修正，而非事后诊断或反复重跑1。
它把「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1。这一表述暗示修复在被采纳前经过了某种执行层面的验证，但资料未说明验证由谁执行、依据什么信号判定通过。
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。

因此，关于验证信号的具体来源（例如来自环境执行结果、任务成功判定、外部检查器还是模型自评），资料1未提供任何信息，无法据此推断。

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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