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...

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在你简历中的两个项目里，你觉得哪一个做得比较好或者更有技术含量？讲一下虚拟滚动的实现原理是什么？虚拟滚动在处理用户快速滚动时，底层是如何监听更新并保证页面流畅度、不掉帧的？针对 AI 对话的流式渲染，在技术选型时为什么要选择 SSE 而不是 WebSocket？结合 Markdown IT 工具，前端打字机效果具体是如何处理数据拼接和渲染的？你目前实现的打字机效果，是根据服务端响应的数据块增量渲染，还是真正做到逐字渲染的？假设后端逻辑不变，要求前端调整成“带有光标且挨个字匀速吐出”的真实打字机效果，你会怎么调整架构设计？如果这个 AI 对话平台要做到支持一万个用户同时在线，从前端或服务端的架构...