大家好，我是程序员鱼皮。 每年求职季，我都会分享一些求职攻略。这些年我帮大家修改过几千份简历，之前写的 《保姆级写简历指南》 也帮了不少同学拿到面试机会。所以在写简历这件事上，我还是比较有发言权的。  不过随着 AI 的发展，程序员的简历写法也必须要更新了！ 如今的招聘市场，会 AI 已经不是加分项，而是 筛选条件。随便翻翻现在大厂的 JD，很多都明确写着：熟悉 AI 大模型开发优先、有 AI 编程经验优先。 如果你的简历上还是清一色的 CRUD 项目，连一个 AI 相关的关键词都没有，那大概率第一轮筛选就被刷掉了。 而且 AI 时代对程序员的能力边界有了很大的扩展。以前我们说 “全栈”，可能...

做过很多的项目，也有一段实习，但是投递就几乎没啥反应，是简历问题吗？大家帮忙看看吧想做AI产品

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

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...