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Roomer是一个反思式修复框架，用于识别和修复3D室内布局中的局部违规，它使用视觉语言模型规划器和确定性求解器，并引入了新的基准Roomer-CC和Roomer-Eval。
STAR是一个阶段归因的分类与修复框架，它将基于LLM的RCA Agent工作流分解为四个结构化阶段，支持分阶段审计、反事实评估以及补丁-重放修复，以改进微服务AIOps中的根因定位和故障类型分类。