GRASP：面向世界模型的梯度规划器，让长时程规划更稳健

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、并重塑梯度让动作获得清晰信号，从而让基于学习动力学（世界模型）的长时程规划变得可行。现代世界模型虽能预测高维视觉空间的长序列观测，但长时程规划仍因优化病态、非贪心结构导致的局部极小值和高维隐空间失效模式而脆弱。