MeanFlow Tames Policy Learning in 1-step for Robotic Manipulation (MP1) est un nouveau cadre d'apprentissage robotique proposé par une équipe de recherche de l'Université de Pékin le 14 juillet 2025. Il combine l'entrée de nuage de points 3D avec le cadre MeanFlow et peut générer directement des trajectoires d'action dans une seule évaluation de fonction réseau.

MP1 utilise l'architecture MeanFlow pour générer des politiques en une seule propagation directe, en équilibrant vitesse, précision et généralisation, et en surmontant les goulots d'étranglement des modèles de diffusion et de flux. De plus, en combinant de manière innovante la représentation MeanFlow, le contrôle conditionnel CFG et la perte dispersive, il propose une approche en une seule étape pour générer des politiques de manipulation robotique rapides, précises et stables.