本文探讨了一种基于生成建模的参数化CAD设计方法，利用机器学习实现自动补全和约束推断，支持手绘图像匹配。研究表明，扩散优化模型（DOM）能提高设计性能并降低计算成本。此外，结合深度学习与有限元模块的新方法展示了高成功率的设计生成能力，强调了生成性人工智能在复杂软体机器人系统设计中的潜力。

该研究提出了DiffSkill框架，通过图像扩散模型和可微分物理模拟，自动生成机器人技能学习任务，减少人类监督。利用少量示范合成丰富数据集，提升机器人在长期任务中的表现。DiffVL方法允许用户通过自然语言描述操控任务，DiffusionBot则生成软体机器人形态，增强任务泛化能力。

研究了不同材料对软体机器人进化运动的影响，发现在陆地和水中表现不同。观察到环境转换对形态再适应现象的影响，并指出了陆地-水和水-陆转换之间的潜在不对称性。