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PhAI Labs 提出 ScienceIDE，旨在把科学代码仓库转化为智能体可编程的学习环境。论文指出，工具链碎片化、隐性领域惯例与专门的正确性标准，使科学知识难以转化为可靠的学习经验，作者称之为“科学经验瓶颈”。在专家定义的科学案例与验收标准引导下，智能体将仓库改造成可执行环境，支持任务生成、执行与科学验证，为监督微调、强化学习和评测提供共享基础。利用经过验证的交互轨迹，研究训练了 PhAI-IDE-72B、PhAI-IDE-9B 和 PhAI-IDE-4B，模型在留出的科学代码修复任务及部分通用代码、推理与知识基准上均有所提升，表明科学经验可能向更广泛能力正向迁移。
ScienceBuddy 是 PhAI Labs 推出的交互式科研工作空间，把研究者的请求、反馈与执行证据转化为任务和评估标准，供智能体持续学习。其核心是递归套递归的自我改进：内层递归在模型固定的前提下改进工作框架（harness），外层递归则在改进后的框架下训练模型，两者相互耦合。摘要称案例研究覆盖研究者交互、框架优化与模型学习三方面，涉及四类科学任务。该文为 PhAI Labs 技术报告。
公开研究版图为未来研究方向预留了位置，不表示每一项实现均已完成或发布。公告当时，三个命名模块仍是分别排期的独立工作；原文明确说明它们尚不是已完成集成的产品。此条记录的是公告本身，不是这些未来发布的结果。
这是 PhAI Labs 技术报告，不是同行评审期刊论文。官网把发布日期标为 9 月 15 日，链接 PDF 封面标为 9 月 12 日；关联的 arXiv 预印本为 2609.15973，于 9 月 14 日 17:56 UTC 提交。报告提出研究框架并列举系统实例，但本身不证明后续模块已发布、已集成，或作为组合产品完成验证。
这是合作征集与科研基础设施公告，不是已完成科学结果的证据。原文说明，进入实质性合作前将以书面形式明确数据使用、保密、成果发布与知识产权安排。保留此条是因为它说明了该实验室计划如何让未来科学 AI 工作接入真实问题与验证条件。