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...

最后还是去鹅了，选来选去也没什么可选的，暑期到现在也就字节跟腾讯给了面试，腾讯很快就过了，业务一般，身边很多人劝留在手子，但是还是想试试新的机会，纠结来纠结去，其实也就是一份工作而已，自己之前把它看得太重了，希望之后能放轻松对待吧。timeline3.12一面3.16二面3.23三面，面完直接转HR面3.24HR面，面完直接转录用评估3.25oc

📍面试公司：百度PSIG🕐面试时间：2026.3.30💻面试岗位：测试开发实习❓面试问题：1、自我介绍2、聊聊你项目中的亮点？3、你在项目中的职责是什么？4、开发过程中有没有遇到什么问题？如何解决的？5、你从这个项目中收获了什么？6、针对你提到的文件上传说说测试用例如何设计？7、你最近一段测试实习主要做了什么？涉及哪些端？8、测试覆盖率如何计算的？9、设计自动化测试脚本过程中的难点是什么？10、自动化测试的case是否需要人为确认其效果？如何验证脚本可行性？11、算法题给定一个caseList（用例列表）和一个deviceList（设备列表），请实现一个算法，将所有用例均匀分配到各个设备...