MeanFlow Tames Policy Learning in 1-step for Robotic Manipulation (MP1) ist ein neues Framework für Roboterlernen, das am 14. Juli 2025 von einem Forschungsteam der Peking-Universität vorgeschlagen wurde. Es kombiniert 3D-Punktwolken-Input mit dem MeanFlow-Framework und kann Aktionstrajektorien direkt innerhalb einer einzigen Netzwerkfunktionsauswertung generieren.

MP1 nutzt die MeanFlow-Architektur, um die Richtliniengenerierung in einer einzigen Vorwärtspropagation abzuschließen. Dabei werden Geschwindigkeit, Genauigkeit und Generalisierung in Einklang gebracht und die Leistungsengpässe von Diffusions- und Flussmodellen überwunden. Durch die innovative Kombination von MeanFlow-Darstellung, CFG-bedingter Steuerung und Dispersionsverlust wird ein einstufiger Ansatz zur Generierung von Richtlinien für die Robotermanipulation erreicht, der schnell, genau und stabil ist.