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...

求助，怎么改进。约面都没有🙂‍↔️  

Timeline3.5一面3.8 二面3.12 三面3.18 hr面4.2 offer

周一早会，导师突然说了一句："下周全链路压测，你负责的那个服务，准备好了吗？" 我愣了一下。 说实话，那个服务我接手才一个多月。最开始只是帮忙修几个小 bug，后来导师让我试着做一次小重构，再后来，慢慢地，那个模块的日常维护就落到了我手上。 但"全链路压测"这四个字，份量完全不一样。 我点了点头，说："我先梳理一遍，明天给你同步。" 回到工位，我打开了系统的架构图，开始一个节点一个节点地捋。说不紧张是假的——这个服务在整条链路里不算最核心的，但如果它出了问题，上下游都会受影响。导师把它交给我，既是信任，也是考验。 那天下午我没写一行代...