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...

投boss已经投麻了，好多都是已读不回，找不到啥约面的机会，想求问一下各位大佬现在是继续找日常好，还是冲暑期好，找暑期我怕要求太高过不了面两个项目都是我问ai写的，求问大佬们还有啥需要改进的地方吗

春招产品岗，内卷到什么程度了？一个岗位几百人投，简历筛选通过率不到5%，面试还要面3-4轮。好不容易进去了，发现是批量校招，几十上百人一起入职，资源分散、培养流于形式，最后能跑出来的没几个。 那有没有那种“资源集中、精英培养、不做螺丝钉”的岗位？有。但很少。我觉得米连这个产品管培生，算一个。 一、为什么说这个岗位“稀缺”？直接上对比：维度普通校招产品岗伊对产品管培生招聘数量几十上百人仅1人资源倾斜分散，靠自己抢全公司资源集中培养模式放养式，看命双导师1v1定制业务接触边缘模块起步入职即核心业务成长速度2-3年独立负责1年独立负责模块稀缺不是噱头，是资源集中度的体现。只招产品，意味着公司愿意把最...