哈佛发布 GRASP：无需可微仿真器优化灵巧手动作

哈佛计算机器人组发布 GRASP，用于在物理仿真中精修人类演示，帮助强化学习学习笔旋及 humanoid 交互等接触丰富任务。该方法结合采样探索与梯度引导精修，无需可微仿真器动力学，并复用已收集的 rollout（包括被拒绝的候选）拟合局部代价模型以恢复梯度。