有没有佬知道这个电话

一面时间：3.23自我介绍展开讲一下百度的实习（STAR法则）讲解一下图片的评测集是如何设计的评测执行中，有哪些自动化提效的部分agent skill做ui自动化实现细节？测试case的覆盖度如何，通过率大概多少badcase主要集中在哪些部分？针对badcase,解决思路是什么？你编写的功能脚本主要解决了什么问题？代码手撕：如果给你一个包含1000条数据的JSON文件，请你用Python读取它，并统计其中某个字段（如label）的分布，你会怎么做？反问环节。二面时间：3.24自我介绍展开讲一下百度的实习（STAR法则）你针对图片的评测标准如何构建？定义评测标准之后，是靠人去做吗，有没有自动化...

何意味😄

年前一面通过，后面问是否考虑外包岗位，撤回的消息说的是“没办法，学历是硬性指标”，难绷那你面我干啥呢，浪费双方时间，你早说是外包岗我还接你面试干啥😂

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...