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...

算上这次也是三战字节了timeline3.24一面 当晚约二面3.25二面 当晚约三面3.27三面 3.30约HR面4.1HR面4.2 oc+offer加油加油，希望暑期能活下来

清华,北大毕业生数据出炉，华为、比亚迪、字节跳动、腾讯抢走大量人才此外，国家电网公司、美团、阿里巴巴、中国核工业集团、中国兵器工业集团也是清华毕业生的入职大户清华毕业生去哪儿？3月2日，界面新闻从清华大学官方微信公众号获悉，2025届清华毕业生国内重要领域重点单位就业率超过86%，连续16年保持在80%以上。其中，华为、比亚迪、字节跳动、腾讯、国家电网公司、美团、阿里巴巴、中国核工业集团、中国兵器工业集团等成为本届清华毕业生的主要就职企业，签约人数名列前茅。从地域看，2025届清华毕业生北京之外就业率56.3%，连续11年超过50%，赴西部和东北地区就业人数连续五年持续增长。从领域看，赴制造业...