GRASP：面向长时域世界模型的梯度规划方法
伯克利 AI 研究团队提出 GRASP，一种针对学习动力学（世界模型）的梯度规划器，旨在解决长时域规划中的病态优化与局部极小值问题。该方法通过将轨迹提升至虚拟状态实现时间并行优化，在状态迭代中直接引入随机性以增强探索，并重塑梯度信号以避免高维视觉模型中的脆弱“状态-输入”梯度。GRASP 使基于梯度的规划在现代大型世界模型中更加稳健实用。
伯克利 AI 研究团队提出 GRASP，一种针对学习动力学（世界模型）的梯度规划器，旨在解决长时域规划中的病态优化与局部极小值问题。该方法通过将轨迹提升至虚拟状态实现时间并行优化，在状态迭代中直接引入随机性以增强探索，并重塑梯度信号以避免高维视觉模型中的脆弱“状态-输入”梯度。GRASP 使基于梯度的规划在现代大型世界模型中更加稳健实用。