GRASP：面向世界模型的基于梯度的长时程规划器

Berkeley AI Research 提出 GRASP，一种面向学习动力学（世界模型）的基于梯度的规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接加入随机性以探索、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，使长时程规划变得可行。