GRASP：面向世界模型的梯度规划方法，让长时程规划更稳健

伯克利 AI 研究团队提出 GRASP，一种面向学习动力学（世界模型）的梯度规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、向状态迭代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。该方法针对长时程规划中优化病态、非贪心结构导致的局部极小值和高维隐空间失效模式等问题，使基于梯度的规划更稳健。