arXiv · cs.AI· Qifan Zhang·· 4 天前AI 评分48
POSEIDON：从代码仓库规模化构建科学智能体训练环境
POSEIDON: Scaling Training Environments for Scientific Agents from Code Repositories
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Qifan Zhang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.32448v1
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AI 导读
研究团队提出 Poseidon，一个从科学代码仓库自动生成多样化、可验证训练环境的流水线，同等仓库预算下比先前方法多提取近 10 倍环境，涵盖 Reproduction、Subflow、Completion、Correction 四类任务。由此构建的 Pearl 包含来自 7,110 个公开仓库、横跨 10 个学科的 97,659 个可执行可验证环境，是迄今最大、覆盖面最广的科学智能体训练环境集合。Qwen3.5 模型（9B、27B、35B-A3B）在 Pearl 上训练后在六项科学智能体基准上均取得一致提升。
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