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面向更长时域的世界模型的基于梯度的规划
GRASP 是一种用于学习到的动力学模型（即“世界模型”）的新型基于梯度的规划器，它通过以下方式使长时域规划变得切实可行：(1) 将轨迹映射到虚拟状态空间，从而实现时间维度上的并行优化；(2) 直接在状态迭代中引入随机性以促进探索；(3) 重塑梯度，使动作能够获得清晰的信号，同时避免因高维视觉模型而导致的脆弱“状态输入”梯度问题。大型学习型世界模型正变得越来越强大，它们能够在高维视觉空间中预测未来观测序列，并以几年前难以想象的方式跨任务进行泛化。随着这些模型规模的扩大，它们逐渐呈现出从特定任务预测器向通用仿真器转变的趋势。然而，拥有强大的