GRASP：如何在长时序世界模型中实现基于梯度的规划

Berkeley AI Research 发文介绍 GRASP，一种面向学习型世界模型的基于梯度规划器，使长时序规划变得可行。该方法通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中直接加入随机性以探索、重塑梯度避免经由高维视觉模型的不稳定“状态-输入”梯度。这项工作与 Mike Rabbat、Aditi Krishnapriyan、Yann LeCun、Amir Bar 等人合作完成。