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！

所以这种问题（问在不在xxx）到底应该怎么回答啊

吓哭了，明天被面试塞满了

套壳项目直接排除。调个API套个对话框，起名叫"XX智能助手"，面试官问"这跟直接用ChatGPT有什么区别"，你答不上来，比没做还减分。真正值得做的项目有这几类：RAG知识库。把自己的笔记或者公司文档喂进去，做一个能检索能问答的系统。技术上涉及向量数据库、embedding、检索策略，每个环节都有坑可以踩，踩完了就是你的故事。Agent自动化。找一个你自己真实的重复性工作交给AI做。比如自动抓职位信息按条件筛选、自动总结技术周报发邮件。场景越真实越好，面试时说"这个我自己每天在用"比任何包装都有说服力。垂直领域微调。拿开源模型跑一次...