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现有资料不足以回答「ARIA 跨宿主模型泛化时的性能衰减有多大」这一具体量化问题。资料 1 只能确认以下几点：

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与验证修复配对数据集，规模为 3953 对1。
摘要层面声称该框架「可跨框架与宿主模型泛化」1。

但资料 1 仅为摘要级信息，没有给出任何跨宿主模型泛化的实验设置、基线对比或性能衰减数值（如准确率下降多少个百分点、在不同宿主模型上的绝对/相对性能变化等）。因此无法就「衰减有多大」给出有依据的数字或区间。建议：若需该结论，应查阅论文正文的实验章节（跨宿主模型迁移实验与消融部分），或补充该论文的实验结果资料后再行回答。

继续追问

ARIA 的 3953 对失败轨迹-修复配对数据集是如何构建和验证的？ARIA 在跨框架泛化上的实验设置与基线是什么？ARIA 训练的小模型规模与介入时机（何时触发修正）是如何设计的？

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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