软件测试 春招求推！！！ 找不到工作！！！

项目深挖很多，也聊到了互联和软件硬件协同最近面了一场阿里云的 AI Infra 二面，整体感受是，这轮不是那种偏八股或者偏刷题的面试，更像是围绕项目经历一路深挖，看你到底有没有真的做过优化，也看你对自己后面想做的方向是不是足够清楚。开头还是常规自我介绍，我主要讲了自己现在在做的方向，包括 AI Infra、异构计算、底层性能优化，以及一些算子开发、图优化、推理优化相关的经历。后面的问题也基本都是顺着这些内容往下展开。前半段主要是在深挖项目。面试官先问了我现在做过的几类事情，我把内容归成了三块：一块是算子优化，一块是算子融合和图优化，还有一块是一些稳定性问题和 bug 修复。这里他问得比较细，不...

简历完全过不了啊😢是院校的问题吗

我朋友接了美团，后面又拿了字节，跑去字节提前实习，天天抑郁症，天天内耗，哎，字节毁了一个年轻人，哎，还不如去美团蹲着

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...