第一场字节，三进宫，压力还是那么的大，现场共享屏幕启动项目看流程，结果当场出bug，在这浪费了将近20min还没搞出来（其实就是提示词模版给错了，导致空指针，还是压力太大了），然后问我二开项目是不是没跑过 ,算法是判断一棵树是不是另一棵树的子树，好像是力扣原题，75min。第二场钉钉，出场景题看你思考的深度（大型qps的一个系统，要求用到磁盘，怎么优化，我的思路是redis那一套，多实例，缓存，缓存淘汰策略），跟面试官有说有笑，谈到了ai 替代程序员的话题，45min，无算法。第三场美团，这个体验最好，面试官是个同龄人，彬彬有礼，一直围绕着项目聊，对每一个点都仔细询问，有没有什么替代方案，也问...

在牛客上投简历，被20人小厂给拒了，简历都没过筛😭😭😭。大佬们，求求给一些简历优化建议，推荐再塞个 ai吗(之前有做过很简单的rag)？还有就是我们教研室有一个项目，但是他是主要核心在spark，flink，模型，后端都是统计，增删改查之类的。大佬们，这个推荐我写吗？

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...