伯克利提出 GRASP：面向世界模型的长时间跨度梯度规划方法

伯克利 AI 研究团队提出基于梯度的规划器 GRASP，通过把轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接注入随机性做探索，并重塑梯度让动作获得清晰信号。该方法针对长时跨度下世界模型规划中梯度爆炸/消失、非贪心结构导致局部极小值以及高维视觉潜空间失效等问题。