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现有资料不足以回答「跨框架、跨宿主模型迁移时的具体表现」这一问题——资料中只有一句概括性的泛化声明，没有任何实验设置、指标数值或对比结果。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。
摘要层面声称该能力「可跨框架与宿主模型泛化」1。

无法从资料确认的部分（均无数据支撑，故不作推断）：

因此，关于「具体表现」只能给出定性表述（论文声称具备跨框架与宿主模型泛化能力1），量化结论需查阅原文实验章节。

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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