字节开源 DeerFlow 爆火 GitHub，我写了份从入门到精通的教程
字节开源 DeerFlow 爆火 GitHub，我写了份从入门到精通的教程这两天，字节跳动开源了一个 Agent 产品，直接炸了。
来自主题: AI技术研报
9370 点击 2026-03-26 12:04
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这两天，字节跳动开源了一个 Agent 产品，直接炸了。
近期，基于捷径化概率流路径（shortcut probability flow trajectory）并从头训练的一步扩散生成模型，展现出强大的实证有效性。然而，这类方法的提出通常建立在较为复杂的理论推导之上，并且往往与具体实现细节高度耦合。这带来一个直接的问题：究竟哪些设计是方法成立的本质要素，哪些又只是可以灵活替换的实现组件。
原来字节也有龙虾——Deer-Flow2超级智能体管理框架。开源发布后迅速登上了GitHub Trending榜首，已经收获了35.3k Star。Deer-Flow2采用模块化多智能体架构，这些智能体通过LangGraph实现协同合作。
模型可以 6 个月迭代一次。Harness 需要系统性的、长时间的打磨。真正的护城河不在模型层，在 Harness 层。 最近因为具体的业务需求，我需要在扣子Coze上落地几个 Workflow 和
「把 AI 当做数字员工来替代单个任务，其实是工程师思维对真实业务的过度简化。」
用强化学习微调扩散模型，还有更好的办法吗？
Flowith完成千万美元种子轮及种子+轮融资。
长期以来，计算机视觉领域陷入了一个 “表征（Representation）” 的执念。我们习惯设计各种精巧的 Encoder，试图将动态世界压缩成一组特征向量。然而，视频作为现实的高维投影，其熵值之高、动态之复杂，让这种试图 “定格” 的表征显得力不从心。
近日，Flowith 宣布完成千万美元种子轮和种子+轮融资。种子轮为祥峰投资（Vertex Ventures）等机构，种子+轮为红杉中国种子基金、江远投资（LongRiver）等多家顶尖机构联合领投，融资资金将主要用于研发以及全球化市场拓展。
现有Rectified Flow（RF）模型在反演阶段面临的核心挑战，是逆向ODE对微小误差高度敏感，容易沿着数值不稳定方向偏离前向流形，导致轨迹发散、重建不一致、编辑不可控。为解决这一问题，团队提出PMI（Prox-Mean-Inversion），一种针对RF反演稳定性的轻量化修正机制。