GRASP 如何通过梯度规划提升世界模型的长视界能力

GRASP 是一种针对学习动力学（世界模型）的新型基于梯度的规划器，通过提升轨迹至虚拟状态、在状态迭代中直接添加随机性以进行探索，以及重塑梯度来避免高维视觉模型中的脆弱信号，使长视界规划变得可行。该方法解决了长视界优化中因计算图病态和非贪婪结构导致的局部极小值问题，显著提升了规划的鲁棒性。