面试1h，内容如下：1.介绍一下agent项目，流程是怎么样的，详细展开说说。讲完之后开始八股：2.hashmap线程安全吗，高并发会有什么问题？你会怎么解决3.syn锁和re锁的区别？4.循环依赖怎么解决 ，具体介绍流程5.还有些忘了....都是很简单的八股。（叫我共享屏幕，说反作弊。可能觉得我讲太快了）算法题：LRU缓存+ttl+解决高并发+限流（5秒内用户只能请求10次这样）。可以口述思路，可以写代码，LRU+TTL我默写了，后面两个直接说思路。今天不知道为什么，在反问环节都是hr在一直输出，感觉我才是hr哈哈哈....反问的话就问3个方面：1.用友下一步的发展方向，是否往ai靠？2.薪...

小米oc了，但是在犹豫去不去。如果接受的话，小米正职待遇太差了，而且也不是互联网大厂，不确定这段经历对于秋招的背书有多大。算上餐补实习薪资5100，感觉太低了，并且岗位是中台开发，会干一些杂活，而且没有专门的mentor，和纯后端有一定区别。但是如果不接受的话，害怕接下来找不到好的offer，暑期0offer。图一是我简历上的项目和所学知识，图二是JD。实习的岗位不垂直，对秋招帮助大吗，该不该去，去了之后能胜任任务吗？

这几天疯狂在boss直聘和应届生上投简历，结果一个回复都没得，是不是简历有啥问题😭，主要投的都是产品岗，求友友们帮忙看看

1. FLUX 的结构、它属于什么生成模型、优势是什么FLUX 本质上还是一类文本到图像生成模型，但它和早期单纯依赖 U-Net 的扩散路线相比，更强调基于 Transformer 的统一建模能力。它通常会把图像 latent、文本条件以及时间步信息一起送进 Transformer 模块，让模型在更统一的 token 空间里做跨模态交互。这样做的一个直接好处是模型容量更容易扩展，文本理解和图像细节控制也更强。从生成机制看，它依然属于连续生成模型，只不过在网络结构和训练目标上比传统 diffusion pipeline 更现代。它的优势主要有三个：第一，文本条件理解更强，复杂 prompt 下的...