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...

好几家大厂的 Agent 相关岗位，踩了不少坑也摸透了这类面试的套路！根本不是背背 ReAct、CoT 这些概念就能过的，面试官全是抠实际落地的细节：项目里怎么给 Agent 做任务拆解、工具调用怎么设计、prompt 怎么调才能减少幻觉，还有多 Agent 协作的流程、线上出问题怎么排查，全是要拿真实项目说话的，没做过实际项目一挖细节就露馅！

真正让人意识到“技术实习不是写完需求就结束”的，往往不是写代码那一刻，而是系统开始抖的时候。 很多同学对技术实习的想象，还停留在“接个小需求、补几个接口、改几段逻辑”。但如果你进的是拼多多集团这样的环境，你更可能遇到的，是另一类问题：业务在往前跑，系统要稳住；流量上来之前，架构要先想明白；一个模块能不能扛住，不只看功能对不对，还看它在高并发、分布式场景下是不是足够可靠。 印象很深的一个场景，是一次发布前的联调和验证。功能本身已经能跑通了，表面看没什么问题，但在继续往下看链路时，大家发现某个模块在并发请求叠上来之后，表现并不稳定。这个时候，讨论就不会停留在“代码能不能提交”上，而是很快切到更本质...

美团京东阿里云一面挂快手二面挂vivo 一面结束蚂蚁二面结束阿里云高德一面还没面华为机考考完了哎。。。