GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器

伯克利 AI 研究团队提出梯度规划器 GRASP，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、并重塑梯度避免高维视觉模型中的脆弱"状态-输入"梯度，使基于学习动力学（世界模型）的长时程规划变得可行。该工作与 Mike Rabbat、Aditi Krishnapriyan、Yann LeCun 和 Amir Bar 合作完成。