覆盖真实科学来源
结合学科关键词扩展，发现带有数据、代码与研究背景的公开仓库。
OFF-THE-SHELF / SCIENTIFIC AGENT ENVIRONMENTS
PEARL科学 Agent 训练环境
将真实科研工作流，变成模型可学习的世界。
从公开科学仓库出发，交付有数据、有沙盒、
有参考解、有验证器的训练环境。
97,659可执行、可验证的训练环境
7,110公开科研代码仓库
10科学学科
4互补任务形态
THE SCIENTIFIC SOURCE ATLAS
科学的广度，工作流的深度。
POSEIDON → PEARL
SCIENTIFIC SOURCESWORKFLOW SYNTHESISVERIFIED TASKS
BIOLOGY / 生物学47.0%
占收集仓库的比例
POSEIDONDISCOVER · SYNTHESIZE · VERIFY
7,110 SOURCES97,659 ENVIRONMENTS
来源广度 × 工作流深度
学科占比据论文 Figure 3；流线为合成过程示意，不表示各任务类别的实际流量。
01 / FOUR FORMS OF SUPERVISION一个工作流，
一个工作流，
四种学习方式。
完整复现、局部执行、缺失补全、科学纠错。
每一种任务，训练科研 Agent 的不同能力。
WORKFLOW PLANNING & EXECUTION
从研究目标，到完整结果。
基于输入数据，独立规划并执行完整科学工作流，产出可验证的分析结果。
21.4%PEARL 任务占比
SCIENTIFIC WORKFLOWEND-TO-END
01输入数据INPUT DATA
→02数据降噪DENOISE
→03特征提取EXTRACT
→04模型构建MODEL
→05验证结果VERIFY
建立完整的分析路径，串联数据、方法与结果。01 → 05
每个环境包含任务描述输入数据可执行沙盒参考解自动评测脚本
02 / INSIDE POSEIDON从科学源码，
从科学源码，
到经过验证的环境。
仓库发现 → 任务合成 → 质量验证。
可修复的失败样本，经诊断与修订后重新验证。
挖掘工作流中的监督
提取可执行种子程序，依据数据依赖关系，派生四类互补任务。
运行正确，科学也正确
检查数据完整性、执行与答案复现、评分逻辑，以及科学任务和程序的一致性。
03 / MEASURED ON SCIENTIFIC TASKS让训练带来的进步，
让训练带来的进步，
看得见。
六个科学 Agent Benchmark。
三种模型规模，一致的训练前后提升。
来源：POSEIDON 稿件 Table 2（第 7 页）。图中为成功率（%），pp 表示百分点；SciCode 主任务与子任务、BixBench MCQ 与开放回答分别计列，共 8 列，归属 6 个 Benchmark。论文处于 ICLR 2027 在审状态，结果为作者报告，非已录用结论或客户效果保证。
PEARL / OFF-THE-SHELF STEM让下一次科学发现，
让下一次科学发现，
从一个可验证的任务开始。
咨询 PEARL 目录、样例、数据许可和交付方式。
与研究团队交流 ↗97,659 个环境为论文研究规模；可提供范围与许可按项目确认。