تم إنشاء مجموعة البيانات هذه بواسطة فريق Psi-Robot في عام 2025. تعتمد الخلفية البحثية على الحاجة إلى معدل نجاح مرتفع للإمساك الماهر في المشاهد المزدحمة، وخاصة تحقيق معدل نجاح يزيد عن 90% في ظل وجود أشياء غير مرئية وتركيبات إضاءة وخلفية. "نتائج الورقة ذات الصلة هي"DexGraspVLA: إطار عمل الرؤية واللغة والفعل نحو فهم ماهر عاميستخدم هذا الإطار نموذج رؤية-لغة مُدرَّبًا مسبقًا كمُخطِّط مهام رفيع المستوى، ويتعلم استراتيجية قائمة على الانتشار كمُتحكِّم في الإجراءات منخفضة المستوى. يكمن ابتكاره في الاستفادة من النموذج الأساسي لتحقيق قدرات تعميم قوية، واستخدام تعلُّم المحاكاة القائم على الانتشار للحصول على إجراءات بارعة.

هذه مجموعة بيانات صغيرة تحتوي على 51 عينة من بيانات العرض التوضيحي البشري، وهي مفيدة لفهم البيانات والتنسيق، وتشغيل التعليمات البرمجية لتجربة عملية التدريب.