GRASP：面向世界模型长时域规划的梯度方法

GRASP 是一种用于学习型动态模型（世界模型）的新型梯度规划器，通过将轨迹提升为虚拟状态，实现跨时间并行优化，让长时域规划更实用。它在状态迭代中直接加入随机性以探索，并重塑梯度，使动作获得清晰信号，同时避免高维视觉模型中脆弱的“状态输入”梯度。