arXiv 人工智能· Qifan Zhang, Yuhan Li, Nuo Chen, Bowen Liu, Xiao Hu, Miao Peng, Chenyi Zi, Lixin Liu, Lydell Huang, Jing Tang, Jia Li·· 7 小时前AI 评分47
POSEIDON：从代码库大规模扩展科学智能体训练环境
POSEIDON: Scaling Training Environments for Scientific Agents from Code Repositories
AI 导读
研究人员推出自动化流水线 Poseidon，通过将科学工作流拆解为四类互补任务，从科学代码库大规模生成可验证的智能体训练环境。基于该流水线构建的 Pearl 包含跨 10 个学科、7,110 个公开代码库的 97,659 个可执行且可验证环境，提取数量接近此前方法的 10 倍。在 Pearl 上训练的 Qwen3.5（9B、27B 和 35B-A3B）模型在六个科学智能体基准上均取得一致提升。
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