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
10 月 17 日消息，波士頓動力與豐田研究所（注：簡稱 TRI）當地時間 16 日宣布達成合作，雙方將在人工智能與機器人技術領域展開合作。此次合作將結合 TRI 的大規模行為模型與波士頓動力的 Atlas 機器人，旨在加速通用人形機器人的開發。
據介紹，波士頓動力旗下擁有 Atlas 機器人，其具備優良的運動能力和雙手操作能力，TRI 在擴散策略上也擁有“開創性”的工作：首次成功地將生成式 AI 應用于提高機器人靈巧操作能力。此外，TRI 還致力于推動機器人 AI 開源模型和數據集的開發，并通過結合計算機視覺和大規模語言模型的訓練，旨在開發多任務、多條件下的靈巧操作基礎模型。
新一代電動 Atlas 機器人具備強大的物理能力，能通過編程遠程控制其全身、雙手的操作。研究團隊將利用該機器人執行多種任務，并收集其操作數據，這些數據將用于大規模行為模型的訓練，通過嚴格的硬件和仿真測試，驗證預訓練模型能否迅速掌握新的復雜技能。
聯合團隊還將就人形機器人訓練的基本問題展開研究，包括如何利用全身感知、人與機器人互動的原理以及相關的安全保障機制等。
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