很想进远景的雷宝

bg双9图形学方向，有一段雷火日常实习。3月中旬开投的，客户端引擎都投，有面就面，简单记录一下。简历挂：鹰角：3.18 投递 3.20 挂莉莉丝：3.18 投递 3.20 挂腾讯：3.11 光子一面，第一场面试啥都没准备好，秒挂。3.17 光子一面，感觉还行，但是七天不出结果自动挂。3.25 光子一面，感觉也还行，但又是七天不出结果自动挂。光子是真离谱，不知道为什么喜欢卡人，甚至中间发了好几封邮件催，要挂早点挂了让别人捞不行？3.31 腾讯地图约面，拒，非游戏部门不想面。4.6 天美一面，手撕没撕出来，聊得还行，秒过。4.10 天美二面，也比较轻松，秒过，目前官网是HR面试状态，还没约面。网易...

是简历有什么问题吗，求大佬指点要玉玉了

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

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...