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本文提出了一种两步法，用于优化自主实验室中的资源利用率，该方法使用约束规划进行调度，并利用状态依赖关系实现稳健执行，并在金属有机框架合成平台上进行了演示。

LabGuard 引入了一个框架，将自然语言实验室安全规则转化为具身代理的可执行运行时监控器，在不影响任务成功率的情况下，将不安全事件从 39.5% 降至 23.8%。

LabVLA是一种面向科学实验室自动化的视觉-语言-动作模型，采用两阶段训练方法，结合动作令牌预训练与流匹配。通过在LabUtopia基准上利用模拟数据弥合家庭演示与实验室特定任务之间的差距，它实现了最先进的成功率。