GRASP: การวางแผนแบบไล่ระดับสำหรับโมเดลโลกในระยะยาว

GRASP เป็นนักวางแผนแบบไล่ระดับใหม่สำหรับโมเดลโลกที่เรียนรู้ได้ ซึ่งทำให้การวางแผนระยะยาวเป็นเรื่องปฏิบัติได้จริงโดยการยกเส้นทางการเคลื่อนที่ขึ้นเป็นสถานะเสมือนเพื่อการปรับให้เหมาะสมแบบขนานในเวลา เพิ่มความสุ่มให้กับการวนซ้ำของสถานะเพื่อการสำรวจ และปรับรูปร่างของไล่ระดับเพื่อให้การกระทำได้รับสัญญาณที่ชัดเจนพร้อมทั้งหลีกเลี่ยงไล่ระดับสถานะ-อินพุตที่เปราะบางผ่านโมเดลการมองเห็นมิติสูง งานนี้จัดการกับกราฟการคำนวณที่มีสภาพไม่ดี จุดต่ำสุดเฉพาะที่แบบไม่โลภ และโหมดความล้มเหลวแฝงมิติสูงที่ทำให้การวางแผนระยะยาวเปราะบาง งานนี้ทำร่วมกับ Mike Rabbat, Aditi Krishnapriyan, Yann LeCun และ Amir Bar