GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度方法解析
Berkeley AI Research 发布 GRASP，一种基于梯度的规划器，使学习到的世界模型中的长时程规划变得可行。该方法将轨迹提升到虚拟状态以实现跨时间并行优化，在状态迭代中直接加入随机性以进行探索，并重塑梯度以获得清晰的动作信号，同时避免通过高维视觉模型计算脆弱的“状态-输入”梯度。
Berkeley AI Research 发布 GRASP，一种基于梯度的规划器，使学习到的世界模型中的长时程规划变得可行。该方法将轨迹提升到虚拟状态以实现跨时间并行优化，在状态迭代中直接加入随机性以进行探索，并重塑梯度以获得清晰的动作信号，同时避免通过高维视觉模型计算脆弱的“状态-输入”梯度。