Labference: Benchmarking the Reasoning-Action Connection in Robotic Laboratories
作者: Shitong Liu, Jingwei Zhang, Sheng Lian, Xinyu Zhuang, Kaiwen Guo, Quan Liu, Chunhai Zhao, Jiaxin He, Fan Yang, Manli Tao, Tingyu Yuan, Jinqiao Wang, Hongwei Shi, Chaomin Guo, Xiao-jing Liu, Xiangyu Zhu, Zhuang Xiong, Feichan Yang, Chaoyang Zhao, Zhiyong Liu
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-26
💡 一句话要点
提出Labference以解决机器人实验室中推理与行动连接问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人实验室 具身人工智能 推理与行动 实验室自动化 基准评估 物理执行 行为适应
📋 核心要点
- 现有方法在评估机器人实验室操作时，未能有效连接结果依赖的选择与物理执行，导致评估的局限性。
- 论文提出Labference基准，通过控制证据变化，评估物理结果如何影响后续选择及其转化为实际操作的过程。
- 初步实验结果显示，VLA策略在目标选择上存在错误，而GPT驱动的控制虽然选择正确，但面临执行失败和计算成本高的问题。
📝 摘要（中文）
实现科学领域的具身人工智能需要机器人将实验目标转化为可靠的物理操作，从而减少危险和重复的人类工作，同时为科学发现提供证据。现有基准评估规划、操作和实验室工作流程，但未能解决结果依赖选择与物理执行之间的连接。为此，本文提出了Labference基准，旨在评估观察到的物理结果如何指导后续选择，以及这些选择如何转化为机器人实验室操作。评估协议通过控制证据变化测试结果依赖的行为适应，同时独立测量操作选择、物理执行和任务完成。初步评估显示，尽管成功转移对象，但测试的VLA策略存在目标选择错误，而基于GPT的控制实现了正确选择，但遭遇执行失败和高计算成本。这些发现强调了将任务适当的推理与可靠、及时的行动连接起来的必要性。
🔬 方法详解
问题定义：论文要解决的问题是现有基准在评估机器人实验室操作时，未能有效连接结果依赖的选择与物理执行，导致评估的局限性。
核心思路：论文的核心解决思路是引入Labference基准，通过控制证据变化，评估物理结果如何影响后续选择及其转化为实际操作的过程。这种设计旨在填补现有评估方法的空白。
技术框架：Labference的整体架构包括三个主要模块：操作选择、物理执行和任务完成。评估协议通过控制证据变化来测试结果依赖的行为适应。
关键创新：最重要的技术创新点在于将结果依赖的选择与物理执行的连接进行量化和诊断，这与现有方法的评估方式有本质区别。
关键设计：在关键设计上，论文采用了匹配的Oracle辅助继续策略，从共享检查点评估支持形式对后续选择和任务完成的影响，同时独立测量操作选择和物理执行的效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，测试的VLA策略在目标选择上存在约20%的错误率，尽管对象转移成功率较高。而基于GPT的控制实现了正确选择，但执行失败率高达30%，且计算成本显著增加。这些结果强调了推理与行动之间的有效连接的重要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动化实验室、智能机器人和具身人工智能等。通过提高机器人在实验室环境中的自主实验能力，Labference能够推动科学研究的效率和准确性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Realizing Embodied AI for Science requires robots to translate experimental goals into reliable physical procedures, reducing hazardous and repetitive human work while generating evidence for scientific discovery. Although language-based planning and learned manipulation provide complementary capabilities, their integration requires robots to adapt subsequent operations to actual execution outcomes. For example, an unsuccessful placement changes what must be done next, even when the experimental goal remains unchanged. Existing benchmarks assess planning, manipulation, and laboratory workflows through task completion and reasoning or execution metrics; however, aggregate performance leaves the connection between outcome-dependent choices and physical execution unresolved. To address this evaluation gap, we introduce Labference, a benchmark for evaluating how observed physical outcomes guide subsequent choices and how those choices translate into robotic laboratory actions. Its evaluation protocol is designed to test outcome-dependent behavioral adaptation through controlled evidence variations, while independently measuring operation selection, physical execution, and task completion. Matched Oracle-assisted continuations from shared checkpoints then assess which forms of support improve subsequent choices and task completion. Initial weighing evaluations reveal target-selection errors in the tested VLA policies despite successful object transfers, whereas GPT-driven control achieves correct selection but encounters execution failures and substantial computation costs. Together, these findings highlight the need to connect task-appropriate reasoning with reliable, timely action. By making this connection measurable and diagnosable, Labference supports targeted improvements toward autonomous experimentation for Embodied AI for Science.