GRASP 作者对比 SuperMimic：从仿真经验中榨取更多优化信息的新路子
hankyang94 · x · 2026-11-01
GRASP 作者补充方法论对比：近期 SuperMimic 通过对学习到的 world model 反向传播来训练追踪策略，而 GRASP 从存档仿真 rollout 拟合的局部代价模型中恢复轨迹代价梯度，在下游策略学习前精修动作参考。作者认为两者共同指向一个 exciting 的方向——从仿真经验中提取更多有用的优化信息。论文、代码与数据集已公开。
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