华为转岗

1. 先做一下自我介绍2. 讲讲你做的这个项目这个项目可以设计成面向投研分析师的问答和报告辅助系统，支持财报解析、公告问答、指标对比和结论摘要。整体链路一般包括文档接入、结构化解析、分块索引、检索增强、模型生成和结果回溯。我主要负责的是文档清洗、分块策略、Embedding 入库、重排、长上下文裁剪和推理链路监控。项目里比较难的点在于文档质量参差不齐，表格、脚注和跨页内容很多，直接切分会严重影响召回效果，所以后面会专门做表格提取和层级切片。3. 怎么解决大事务问题，为什么会导致这些风险大事务的风险主要在于占锁时间长、回滚成本高、undo log 膨胀、主从延迟和数据库连接占用时间过久。尤其是在...

RT，不是很好意思直接问HR

求大家看看这份简历有啥缺点。boss好多已读不回的我已经麻木了，大家嘴毒一点指出来没关系的

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...