三个动作，每天循环十几遍。1.打开牛客，刷两下，关掉。2.打开QQ邮箱，下拉刷新，没有新邮件。3.打开公司官网，登录，状态没变。整个过程十分钟。做完心慌，不做更慌。手机放下的那一刻最清醒——“我TM在干啥？有这时间焦虑，不如休息一会 或者看会八股”但是我每两个小时 基本都得做一轮这三个操作我感觉这样子 不仅无益于进步 反而还会损害心理健康； 算算时间，一天搭进去快半小时，有时候奔着一小时去。一小时看起来不多，烧的不是时间，是心力。焦虑一上来，学习效率直接腰斩，自信心也跟着往下掉。下面一个月 放平心态 有面试就面 没有就学习；暑期实习能找到就去 找不到就战日常实习； 我绝对不会再去反复刷公司官网...

就是觉得好漂亮，可能是配色？

这还是🐮的，哈哈哈哈。多读书!

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...