GRASP：面向世界模型的更长视野梯度规划方法

Berkeley AI Research 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、直接向状态迭代加入随机性以探索，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）的长视野规划变得可行。该方法针对长视野下梯度爆炸/消失、非贪心结构导致的局部极小值以及高维视觉模型中的脆弱梯度问题。