BAIR 提出 GRASP：面向世界模型的并行随机梯度规划器

BAIR 提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的梯度规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化，并对状态迭代注入高斯噪声以增强探索。在 Push-T 任务上，GRASP 在 H=80 时成功率达 10.4%、中位耗时 58.9s，优于 CEM、GD 与 LatCo 等基线。论文已发布于 arXiv（编号 2602.00475），可通过 arXiv 页面或项目网站获取全文与更多细节。