1. 自我介绍简单做一下自我介绍，重点介绍自己的技术栈、做过的项目、项目中承担的职责，以及和 C++ 岗位相关的能力即可。回答时不需要铺得太开，控制在 1 分钟左右比较合适。参考回答：面试官您好，我是 XX，目前主要学习和使用的是 C++，系统学过 C++ 基础、数据结构、操作系统、计算机网络和数据库等内容。项目方面，我做过一个基于 C++ 的高并发服务端项目，也接触过多线程、网络编程、线程同步、内存管理等内容。在项目里我主要负责模块设计、接口实现和问题排查。今天也希望通过这次面试，和您交流一下我对 C++ 岗位相关知识的理解。2. 讲一下你做过的一个 C++ 项目，重点说你负责的部分参考回答...

27届还能有实习吗，有同学就学到Javaweb也找了个实习，之前投了800份我就约了一个面，，然后紧急搓了个ai项目demo换上去了😩

😭😭😭已经投了500份简历，一个面试也约不到啊，大佬们可以说说为什么嘛😭😭😭

1. 因果推断在多模态训练里能解决什么问题，为什么不是普通相关性学习就够了多模态场景里最容易出的问题就是模型学到“看起来相关”的捷径，而不是任务真正依赖的稳定因素。比如图像里某类背景、拍摄角度、文本描述习惯，可能和标签高度共现，但它们并不是真正决定结论的原因。因果推断的价值在于尽量把这些混杂因素拆出来，让模型更关注跨环境都稳定成立的信号。如果只靠相关性学习，训练集上可能效果很好，但一换数据源、设备、标注风格，性能就会掉得很厉害。因果思路不一定意味着一定要上完整的因果图模型，也可以体现在样本构造、环境分组训练、反事实增强和不变风险约束上。它本质上是在问：模型到底学到了可迁移规律，还是只记住了数据...