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...

😢 飞书电话会议。我真的搞不懂，那些问题我基本上都回答出来了，咋回事呢。

何意味😄

真是一场苦战，索性该答的都答了个七七八八加粗的是没答上来的Reconciler 如何遍历 fiber 树（先序遍历）为什么要这么设计（这我上哪知道了）DOM 树和 fiber 树的区别diff 算法是怎么比较新旧两个树的（还没学到 diff 算法呢）浏览器从拿到渲染树以后都经过了哪些阶段（布局→分层→分块→光栅化→直接显示（其实是合成））为什么光栅化要由 GPU 去做（GPU 擅长光栅化的操作）为什么会这样呢（疯了吧问这个）Webpack 和 Vite 有什么区别Vite 打包用的什么（我想也是 ESM 吧）ESM 和 CJS 区别（提到同步导入和异步导入）微任务队列和宏任务队列都是什么任务循...