MeanFlow Tames Policy Learning in 1-step for Robotic Manipulation (MP1) は、2025年7月14日に北京大学の研究チームによって提案された新しいロボット学習フレームワークです。3Dポイントクラウド入力とMeanFlowフレームワークを組み合わせ、単一のネットワーク機能評価内でアクション軌跡を直接生成できます。

MP1はMeanFlowアーキテクチャを活用し、単一の順方向伝播でポリシー生成を完了します。これにより、速度、精度、汎化のバランスが取れ、拡散モデルとフローモデルの両方におけるパフォーマンスのボトルネックを打破します。さらに、MeanFlow表現、CFG条件制御、分散損失を革新的に組み合わせることで、高速、正確、かつ安定したロボット操作ポリシーをワンステップで生成するアプローチを実現します。