面向更长时域世界模型的基于梯度的规划

伯克利 AI 研究提出基于梯度的规划器 GRASP，通过将轨迹提升为虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中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中脆弱的“状态-输入”梯度，使长时域规划更稳健。该工作与 Mike Rabbat、Aditi Krishnapriyan、Yann LeCun、Amir Bar 合作完成。