GRASP：面向世界模型的梯度规划方法，让长时程规划更稳健

Berkeley AI Research 提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的梯度规划器，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，同时避开高维视觉模型脆弱的“状态输入”梯度。