GRASP：面向长时域世界模型规划的梯度松弛随机规划器

Berkeley AI Research 提出 GRASP，一种基于梯度松弛的随机规划器，旨在解决现代世界模型进行长时域规划时的脆弱性问题。GRASP 将轨迹提升到虚拟状态空间并行优化，同时向状态迭代中加入高斯噪声以促进探索，并通过阻止状态梯度但保留动作梯度来规避深度学习模型的对抗鲁棒性问题。