论文

ScienceIDE：将世界的科学代码库转变为代理可学习的环境

ScienceIDE: Turning World's Scientific Codebase into Agent Learnable Environments

Hejia Geng; Zesen Huang; Haoyang Li; Wenbin Li; Koutian Wu; Zihan Zhou; Yuanbo Pang; Weihao Liu; Zigong Xu; Zhiping Li; Zongzheng Zhang; Chuanfei Dong; Jiankai Sun; Tianzhe Zheng; Fengyu Xie; Yue Ma; Yueheng Shi; Tong Xie; Zonglin Di; Xianrong Liu; Qucheng Gao; Yimin Liu; Jiaming Pan; Sheng Huang; Xiao-Han Ma; Lanqing Yuan; Zhenlin Zhu; Ziang Liu; Ziyang Xu; Junkai Wang; Kangkai Liang; Jiayi Xian; Zehong Zhao; Liuwei Xu; Jingxu Xie; Peijin Zhang; Qiang Gao; Chengyi Xing; Zhe Zhao; Xi Wang; Yaopeng Xing; Xing Meng; Zhenfei Yin; Yingcheng Wu; Ling Yang来源日期：2026.09.17

智能体系统Agent 环境交互

摘要

科学代码存储库以可执行模型、方法和工具的形式编码了数十年的人类知识。然而，支离破碎的工具链、隐含的领域约定和专门的正确性标准使得这些知识难以转化为可靠的学习经验——我们称之为科学经验瓶颈的挑战。我们推出 ScienceIDE，这是一种将世界上的科学代码转变为科学代理的可编程环境的基础设施。在专家定义的科学案例和验收标准的指导下，代理将存储库转换为支持任务生成、执行和科学验证的可执行环境。这些环境为监督微调、强化学习和评估提供了共享基础。使用经过验证的交互轨迹，我们训练 PhAI-IDE-72B、PhAI-IDE-9B 和 PhAI-IDE-4B。该模型系列显示了在保留的科学代码修复以及代码、推理和知识方面选定的通用基准方面的进展，提供了从科学经验到更广泛能力的积极转移的证据。 ScienceIDE 为智能体学习和科学实践的集成工作空间奠定了基础，使人类的科学软件成为开发科学智能的共享基础。代码：https://github.com/aitofound/ScienceIDE