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现有资料不足以回答「ARIA 的跨框架与宿主模型泛化是如何评测的」这一具体问题——资料中只有一句概括性表述，没有任何评测方法、指标、实验设置或对比基线的细节。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，其做法是把执行中验证过的修复转化为可复用的监督数据，训练小模型在任务执行中途识别错误并介入修正，从而避免事后诊断或反复重跑1。
该工作构建了首个大规模「失败轨迹—验证修复」配对数据集，规模为 3953 对1。
摘要中声称该能力可跨框架与宿主模型泛化1，但未说明泛化是如何被度量或验证的。

也就是说，关于「跨框架」「跨宿主模型」泛化的评测协议、评测所用框架与模型清单、泛化指标（如修复成功率、介入准确率、迁移增益）等，均未在现有资料中出现，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·4 天前