海光加班强度

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...

春招约不到面试，太难受了

能的兄弟，能的，一天200k我肯定干

🕐面试时间：30min❓面试问题：自我介绍面试官一直没理解第一个项目到底是干嘛的，然后给看了看前端界面，然后前端的配置信息是怎么存的，后端是怎么做解析的，表结构是怎么样的（感觉是自己的表达能力有所欠缺，搞得面试官有点不耐烦了）mysql 的b树和b+树有什么区别，优势在哪，为什么能减少访问磁盘的次数（这里没答到点子上）redis 的常用数据结构，你平常是怎么用的算法：爬楼梯🙌面试感想：g