歐盟人工智能法案：四種AI系統風險類型的劃分及監管措施
作者：趙志東 蔡佳雯來源：區塊鏈日報該法案采用風險分級的規制路徑，將人工智能系統的風險劃分成不可接受的風險、高風險、有限風險和輕微風險四種類型，并針對不同類型施加了不同
9 月 1 日消息，據“國家數據局”公眾號，具身智能靈巧手多樣抓取仿真數據集 DexonomySim 已開源發布于北大網盤，附相應地址（點此訪問）。
據介紹，這一數據集是在國家數據局數字科技和基礎設施建設司指導下，由銀河通用介紹發布。其專為具身智能機器人靈巧抓取任務設計，包含超過 950 萬條高質量抓取姿態，覆蓋超 1 萬個物體與 31 種常用抓握類型，涵蓋人類抓握分類法中約 94% 的類型，是當前具身智能領域開源的最大規模靈巧手操作高質量合成數據集。
該數據集適用于多指靈巧手在高自由度操作場景下的模型訓練與算法驗證，其生成方式基于高效優化的物理仿真，具有數據格式規范統一、真實可溯、內容優質、模型適配性高等優勢，且多樣性與規模均遠超已有數據集，有效滿足模型泛化需求，助力人形機器人實現對外形不規則或需精細操作物體的穩定、多樣化抓取，提升復雜環境下的操作適應性與任務成功率。
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