1、生图 Agent 的模型是什么？生图 Agent 一般不是单一模型直接完成所有事情，而是一套组合式链路。核心生成模型通常是文生图模型，比如 Diffusion 类模型，负责真正把文本描述转成图像。前面会有一个 LLM 负责理解用户需求、补全提示词、做风格约束、拆分子任务，后面还可能接图像评估模型、审核模型和重写模块。如果场景更复杂，比如“先理解需求，再生成多版图片，再筛选最佳图”，那 Agent 的结构一般是：LLM 负责意图理解、Prompt 改写、参数规划文生图模型负责出图评估模型负责打分、筛图审核模块负责安全过滤工作流层负责多轮迭代和状态管理所以生图 Agent 不是单模型，而是 L...

遇到一个民科乐子，最难绷的一集。

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 你实习做了什么 有什么提升 详细说说4.Transformer 为什么适合做大模型底座？Transformer 适合做大模型底座，核心原因是 并行能力强、长距离依赖建模能力强、扩展性好。RNN 按时间步串行处理，训练效率低，而且长距离依赖容易衰减；Transformer 使用 Self-Attention 直接建模任意位置之间的关系，训练时可以并行处理整段序列，所以更适合大规模预训练。现在大部分大模型都以 Transformer 为核心结构。5. Self-Attention 的公式是什么？输入 (X) 先映射成 Query、Key、Value：注意力计算公式...