과학 실험실은 실험에 대해 추론하는 데 AI 시스템에 점점 더 의존하고 있지만, 과학을 수행하는 물리적 행위 자체는 여전히 그들의 범위를 벗어나 있습니다. AI는 문헌을 읽고, 가설을 생성하며, 프로토콜을 계획하는 데 도움을 줄 수 있지만, 벤치에서 해당 프로토콜을 실행하는 것은 여전히 인간 작업자를 필요로 합니다. Vision-Language-Action (VLA) 모델은 서면화된 프로토콜과 로봇 실행 사이의 가능한 인터페이스를 제공하지만, 기존 정책들은 주로 가정용 및 테이블탑 시연에 대해 훈련되었으며 과학 실험실에서 발견되는 기기, 투명 액체 또는 고정된 프로토콜 워크플로우와는 거의 접촉하지 못합니다. 이 격차를 해소하기 위해서는 실험실 특화 감독(supervision)과 실험 프로토콜을 실행하는 데 사용되는 다양한 로봇 구현체(embodiments)를 수용할 수 있는 통합 학습 프레임워크가 모두 필요합니다. 따라서 우리는 모델 설계와 더불어 데이터 및 구현체를 핵심 병목 현상으로 식별합니다. 데이터 측면을 해결하기 위해, 우리는 RoboGenesis라는 시뮬레이션 기반 워크플로우 및 데이터 엔진을 구축했습니다. 이는 원자적 기술(atomic skills)로부터 구성된 실험실 워크플로우를 조합하고, 롤아웃을 검증 및 필터링하며, 지원되는 로봇 프로파일 전반에 걸쳐 구조화된 시연을 내보냅니다. 정책 측면에서는, 우리는 LabVLA를 제시합니다. 이는 두 단계의 레시피로 훈련되었습니다: 먼저 FAST 액션 토큰 사전 학습(action token pretraining)이 Qwen3-VL-4B-Instruct 백본에 연속 제어 학습 이전에 행동 인지 능력을 부여하고, 그 후 흐름 매칭 사후 훈련(flow matching posttraining)을 통해 지식 격리(knowledge insulation) 하에 DiT 액션 전문가를 부착합니다. LabUtopia 벤치마크에서 LabVLA는 인 분포(in-distribution) 및 외 분포(out-of-distribution) 설정 모두에서 평가된 모든 기준선 대비 가장 높은 평균 성공률을 달성했습니다.