يعد MeanFlow Tames Policy Learning in 1-step for Robotic Manipulation (MP1) إطار عمل جديدًا للتعلم الآلي اقترحه فريق بحثي من جامعة بكين في 14 يوليو 2025. فهو يجمع بين مدخلات سحابة النقاط ثلاثية الأبعاد وإطار MeanFlow ويمكنه إنشاء مسارات عمل مباشرة ضمن تقييم وظيفة شبكة واحدة.

يستخدم MP1 بنية MeanFlow لإكمال توليد السياسات في عملية انتشار أمامي واحدة، مع موازنة السرعة والدقة والتعميم، متجاوزًا بذلك عوائق الأداء في كل من نماذج الانتشار والتدفق. علاوة على ذلك، ومن خلال الجمع المبتكر بين تمثيل MeanFlow والتحكم الشرطي CFG والخسارة التشتتية، يحقق MP1 نهجًا متكاملًا لتوليد سياسات معالجة روبوتية سريعة ودقيقة ومستقرة.