许愿瑞幸Java

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...

目前这个简历投直接秒挂，想问问各位大佬哪里出问题了

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer

面试里如果被问到“为什么Attention要做成多头，而不是单头就够了”，很多人会先回答一句：“因为多个头可以关注不同子空间的信息。”这个方向并没有错，因为我最一开始学算法的时候，也思考过这个问题，但那会儿搜到的也就是这些原理罢了，但问题在于，这个说法太抽象了。面试官如果继续追问一句“什么叫不同子空间？到底不同在哪”，很多人就接不下去了，反正我到毕业写完论文了都没想过这个点。要把这道题答好，其实需要先回答一个更本质的问题：如果只有一个头，究竟会出什么问题？把这个问题讲透，多头注意力的问题也就解答了。（我的回答建议在文末）一、先别急着讲多头，先看单头的瓶颈到底是什么先从单头注意力开始。假设输入序...