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...

收藏我了是进人才储备池了还是有戏了😂

29届java实习，简历包装了一下苍穹外卖和黑马点评，请问有什么项目推荐吗？有必要在简历上补个蓝桥杯，马蹄杯之类的算法竞赛吗？接下来还会继续学习🥹想在暑假去进行第一份实习 有机会吗？求大佬拷打😭😭

如题，希望大佬们可以给鼠鼠指条明路暑期情况上文已经写了目前情况，在投递日常但没回响，最后几个暑期也投了/更新ai项目还很浅我还在完善，但硬答感觉复习一下可以答了，我这个是rag,但什么多agent我感觉我接触不到还能找到中大厂的实习吗没工作真的很可怕，这就是小秋招