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！

很绝望了现在，不知道该咋办

投了一大堆的日常，全都在初筛😢😢😡😡😡😡

1.背景23年毕业进了国企，做的上位机软件开发工程师，老是出差不喜欢，加上异地，就辞职了。后来小红书上看到栗栗的分享很详细，于是联系栗栗，每个流程都非常详细，有不懂的，栗栗都耐心解释，最终完成入职流程，好的hr也是必不可少的一个环节。2.机考栗栗会提供几个题库，找到适合自己的，然后就开始刷题，需要有数据结构的基础，以及适合自己的语言，我用的C++，刷了大概一百道题。机考的3个题目：空间占用的计算、计算数列位N的值、勇攀数字高峰3.综测栗栗会提供一些她收集的攻略，很详细，只要不前后矛盾，都没啥问题。4.HR面为啥面试和机考间隔了一个月多这么久，是因为技术面要手撕，我去刷力扣去了哈哈。准备差不多了...