POSEIDON 从科研代码仓库自动构建 9.7 万个智能体训练环境

POSEIDON 是一条自动化流水线，能把科研代码仓库转换成可执行、可验证的智能体训练环境。它将科研工作流拆解为 Reproduction、Subflow、Completion、Correction 四类任务，同等仓库预算下比此前方法多提取近 10 倍环境。用它构建的 Pearl 数据集包含 97,659 个训练环境，来自 7,110 个公开仓库，覆盖 10 个科学学科。在 Pearl 上训练的 Qwen3.5 模型（9B、27B、35B-A3B）在六个科学智能体基准上均有一致提升。