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...

求锐评简历，一个面试都没有

这是一位学员投稿的经纬恒润嵌入式软件开发岗位一面面经。整体看下来，这场面试的题目覆盖面比较广，但难度不算特别高，主要集中在嵌入式开发的基础知识，包括 C 语言、STM32/单片机常识、SPI/I2C/TCP 等通信相关内容，以及一些和硬件认知有关的问题。如果平时有做过单片机项目，学过 STM32，复习过 C 语言和常见通信协议，这套题其实是比较典型的一面风格。一、面试题目整理根据学员投稿，面试中提到的问题大致如下：static 的作用static 在函数里面的作用SPI 在什么地方用了I2C 的起始信号，几根线函数指针和指针函数的区别TCP 的握手和挥手结构体和联合体的区别低功耗时的电流、正常...