Berkeley AI Research 提出 GRASP：面向更长时程世界模型的梯度规划方法

Berkeley AI Research 提出 GRASP，一种基于梯度的世界模型规划器，让长时程规划更稳定可靠。其核心做法有三点：把轨迹提升到虚拟状态使优化在时间上并行、在状态迭代中直接引入随机性以实现探索、重塑梯度让动作获得干净的信号并避开脆弱的“状态-输入”梯度。