GRASP：基于梯度的长时序世界模型规划方法

Berkeley 团队提出 GRASP，一种针对学习型世界模型的长时序梯度规划器。它通过提升轨迹到虚拟状态实现时间并行优化，在状态迭代中注入噪声探索，并重塑梯度以保留动作梯度、截断易受对抗攻击的状态输入梯度。在 Push-T 任务上，GRASP 在更长时间范围下取得了比 CEM、GD、LatCo 更高的成功率和更快的收敛速度。相关论文已发布于 arXiv。