GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器

Berkeley AI Research 提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升为虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的「状态输入」梯度，使世界模型的长时程规划变得可行。该工作与 Mike Rabbat、Aditi Krishnapriyan、Yann LeCun、Amir Bar 合作完成。