Berkeley AI Research·· 2026-04-20
GRASP：面向世界模型的基于梯度的长时程规划方法
Gradient-based Planning for World Models at Longer Horizons
AI 导读
Berkeley AI Research 提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的基于梯度的规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的“状态-输入”梯度，使长时程规划更实用、更鲁棒。
入选记录
门槛 60官方一手第一次 33第二次 34
未入选两次之和 67 < 门槛的两倍 120
- 信源等级
- 官方一手，这一级的门槛是 60 分
- 预筛
- 通过：世界模型梯度规划AI研究
评分由模型按同一份标准独立打两次，满分 100；两次之和达到门槛的两倍才入选。门槛按信源等级设定。
来源：Berkeley AI Research · bair.berkeley.edu