Berkeley AI Research 提出 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
Berkeley AI Research 提出 GRASP，一种面向学习动力学（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、在状态迭代上直接加入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开经由高维视觉模型的脆弱状态输入梯度，使长时程规划更实用。
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Berkeley AI ResearchAI 评分5858
Berkeley AI ResearchAI 评分4848 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 交互
Berkeley AI Research 介绍 SPEX 和 ProxySPEX 两种算法，用于在大规模 LLM 中识别关键交互。方法以消融归因为核心，通过移除输入片段或组件并测量预测变化来衡量影响。随着特征、训练数据和模型组件数量增长，潜在交互数呈指数级上升，穷举分析在计算上不可行。