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bg2段大厂实习，暑期2offer腾讯-IEG北极光-天刀游戏后端（上海）快手-商业化-电商引擎架构（北京）现在很纠结，游戏方向不是本人想发展的方向，但是放弃鹅的title有点可惜，而且本人更偏向于江浙沪；快手方向不错，但是在北京，title不如鹅至于转正率，两家半斤八两。。。希望万能的牛友提供点建议，谢谢

面试通过了，但是其实待遇没有之前的待遇好 没辙了去看看吧

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...