本研究探讨投票建议应用（VAA）在对抗性操控下对民主过程的风险，揭示了11种操控策略及其影响。提出VAA应具备的对抗鲁棒性属性，并建立评估指标，以减少操控影响，确保基于AI的VAA的安全性和可靠性。

本研究探讨了机器人双手协调操控物体的策略，结合人类操控预测特性，避免了物体运动建模的需求。通过训练扩散模型和反向动力学模型，该框架在多种操控环境中表现出色，展现了强大的目标配置和行为合成能力。

本文提出了一种新方法MAGIC（可推广智能接触的操控类比），旨在一次性学习操控策略并快速适应新物体。MAGIC通过参考动作轨迹，识别新物体的接触点和动作序列，从而提升适应性和运行速度。