想做 AI Infra / LLM 推理系统 方向。 身边没有同方向的朋友能问，自己摸着石头过河整理了一份学习路线，越整理越虚——感觉知识点又多又散  我自己总结的核心路线就一句话： 先理解模型前向 → 再理解单请求生成 → 最后再看多请求 / 多卡 / 多实例下的系统优化 把 Decoder 模型和最小推理框架先跑通，再去看工业级系统，应该很多设计会自然浮出来——这个思路对吗？ 想和大家多多交流！

有没有大佬给点建议

鼠鼠2025年7月7日入职一家制造业的外企做IT实习生（前期负责企业的数字化（crm,erp）运行，后期参与公司mes系统的落地），面试和入职的时候hr都说有毕业证就可以转正了，入职部门刚好有一个7月份转正的同事，他是25届的我和他聊的挺好的，部门IT经理（单位工作15年了）对我们也很好，很用心的教我。上周五（5.15）准备下班之前（鼠鼠还在写需求代码，准备完成了），经理把我叫去小会议室跟我说HR总监这边不准备提供转正名额了，让我准备简历多投投（结合实习的经历）。他说人头指标他这个小小的经理也尽力给我争取了，总监那边不松口，他也表示很遗憾...让我什么时候走都可以，手上的工作可以先不做了，也可...