GRASP：面向更长视野世界模型的基于梯度的规划

GRASP 是一种面向学习型世界模型的新型基于梯度的规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态以进行时间并行优化、为状态迭代添加随机性以促进探索，并重塑梯度使动作获得清晰信号，同时避免通过高维视觉模型产生脆弱的状态输入梯度，从而使长视野规划变得实用。该工作解决了使长视野规划变得脆弱的不良条件计算图、非贪婪局部极小值以及高维潜在失效模式等问题。该工作与 Mike Rabbat、Aditi Krishnapriyan、Yann LeCun 和 Amir Bar 共同完成。