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！

大概六个平台，投了快小一千份了，一个约面没有。目前是在实习，转正答辩已过，但是工资只有5k，想找8k左右的，求大佬们拷打一下😩目前在贵州，想去深杭。

手撕两数之和（不是力扣 是输入两个数字返回数字的和）

韩国海力士最近非常的火热，市值突破9000亿了，听说在里面的工作人员目前在相亲市场都非常的受欢迎，跟过去的国内阿里员工有一拼～ 我看了下海力士的情况，越想越觉得里面有应届生能抓的东西。今天就跟你掰扯掰扯：海力士为什么暴富、中国能赌哪个对应赛道、应届生具体投什么公司什么岗位。 一、海力士到底踩中了什么 一句话：它做 HBM，Nvidia 离不开它。  HBM = 高带宽内存，AI GPU 的"必配内存" 老黄（黄仁勋）当着所有人说：H100、H200、B200，全靠海力士 HBM 撑算力 三星 HBM3E 良率搞砸了，海力士独家供，全球市占 50%+，毛利率干到 50% 以上...