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！

人生第3，4次约面就是两个顶级大厂。。字节约面我就不说啥了腾讯当时投的是ieg的客户端，直接给我捞到wxg后端？？？这真太离谱了连滚带爬复习去了

学院本，至今0️⃣offer，求求指点~(>_<)，孩子要急哭了

好久没在牛客写正儿八经的贴字了，今天来写写，总结一下春招来时路。 贴主是广东某双非科班老登（非深大广工）。去年暑期在一家制造业小厂实习，开启了第一段实习，干了两个月后，得知没有转正hc后，贴主也是总理了一波实习内容，完善简历，就辞职开投，加入了秋招大军。 九月的秋招完全没有约到面试，全是测评笔试，金九银十并不适用于我这种双非仔。等到十月下旬，我才慢慢有约面，那时候也拿到两三家小厂offer，但无一例外都要提前实习，最终把一个已经拒掉的offer又舔了回来，北上浙江实习，这也是我第一次独自一个人跑到这么远的地方生活。 这家公司的工作氛围特别好，+1很和蔼，还给我安排了学习路线，很有挑战，在那里的...