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结论：现有资料只能确认 ARIA 声称其修复监督数据「可跨框架与宿主模型泛化」，但没有给出任何具体的泛化实验数据、对比基线或量化指标，因此无法评估实际泛化表现。可确认的部分：

ARIA 是一个面向 LLM 多智能体系统的运行时检查与修正框架，核心思路是把执行过程中验证过的修复转化为可复用的监督数据，用来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。
摘要中明确声称该数据/方法「可跨框架与宿主模型泛化」1。

无法确认的部分（资料不足）：

因此，对「泛化表现如何」这一问题的量化回答，现有资料不足以回答；仅能确认作者在摘要层面作出了跨框架、跨宿主模型泛化的声明1。

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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