LabOPBench: A Multimodal Benchmark for Evidence-Grounded Laboratory Decision Making
作者: Jingyuan Li, Yujie Liu, Yijie Dai, Xiaoyu Yuan, Nian Ran, Huajie Niu, Ming Zhu, Shuwen Zhao, Chenxi Li, Fenghao Lu, Jiahao Li, Xinyu Gu, Zhe Liu, Long Xu, Wenlong Zhang, Bo Zhang, Lei Bai, Peiyu Zhang, Minting Pan, Weinan Zhang, Dongzhan Zhou
分类: cs.AI
发布日期: 2026-10-14
备注: 24 pages, 7 figures, including appendix
💡 一句话要点
提出LabOPBench以解决实验室决策中的证据基础问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 实验室决策 多模态基准 证据基础 有机合成 材料科学 适应性决策 模型评估
📋 核心要点
- 现有科学基准很少评估实验室环境中的基于证据的决策，导致决策能力不足。
- LabOPBench是一个多模态基准，结合实验室证据与程序上下文，评估开放式判断。
- 实验结果显示，最强模型在100个问题子集上表现优于本科生，但仍低于博士生的平均水平。
📝 摘要（中文）
实验室实验不仅仅是遵循预定义的协议，还需要在实验状态变化时进行适应性决策。现有的科学基准很少评估实验室环境中的基于证据的决策。本文提出了LabOPBench，这是一个包含756个专家撰写、独立审查的问题的多模态基准，涵盖有机合成和材料科学。每个项目将实验室证据与程序上下文和开放式判断相结合，并使用特定问题的评分标准进行评估。八个多模态模型的总体标准化得分为28.8-45.8%，仍有很大的改进空间。在一个受控的100个问题子集上，最强模型的表现超过了本科生，但仍低于博士生的平均表现。对三种领先模型响应的专家分析识别出证据误读和证据-决策冲突是主要错误模式。这些结果表明，当前模型在将多模态感知转化为可靠的实验室决策方面仍然面临挑战。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决实验室决策中缺乏基于证据的评估方法的问题。现有方法未能有效处理实验状态变化带来的决策挑战。
核心思路：LabOPBench通过结合实验室证据与程序上下文，提供了一种新的评估框架，以支持更为灵活和适应性的决策过程。
技术框架：该基准包含756个问题，分为有机合成和材料科学两个领域。每个问题都配有实验证据和开放式判断，使用特定的评分标准进行评估。
关键创新：LabOPBench的创新在于其多模态评估方法，能够将实验证据与决策过程相结合，填补了现有基准的空白。
关键设计：在模型评估中，采用了特定的评分标准，并分析了模型在处理证据时的表现，识别出主要错误模式如证据误读和证据-决策冲突。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，八个多模态模型的总体标准化得分在28.8%到45.8%之间，表明当前模型在实验室决策中的表现仍有很大提升空间。最强模型在受控的100个问题子集上表现优于本科生，但低于博士生的平均水平，揭示了模型在证据处理上的不足。
🎯 应用场景
LabOPBench的研究成果可广泛应用于科学研究和教育领域，尤其是在有机合成和材料科学的实验室决策支持系统中。通过提升模型的决策能力，未来可促进更高效的实验设计和执行，推动科学研究的进步。
📄 摘要（原文）
Laboratory experiments involve more than following predefined protocols; they require adaptive decision-making as the experimental state changes. Existing scientific benchmarks rarely assess such evidence-based decisions in laboratory settings. Here we present LabOPBench, a multimodal benchmark of 756 expert-authored, independently reviewed questions in organic synthesis and materials science. Each item pairs laboratory evidence with procedural context and an open-ended judgment, evaluated using a question-specific scoring rubric. Eight multimodal models obtain overall normalized scores of 28.8-45.8%, leaving substantial room for improvement. On a controlled 100-question subset, the strongest models outperform undergraduate participants on average but remain below the average performance of PhD participants. Expert analysis of responses from the three leading models identifies Evidence Misreading and Evidence-Decision Conflict as the dominant error patterns. These results reveal that current models still struggle to turn multimodal perception into reliable laboratory decision-making.