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！

挑战全网最惨27届应届生。十几场面试全挂，道心破碎，后续不打算面了，先调整一下心态了。金三银四感觉和双非无关

关注boss直聘好久了，好多次想主动联系HR，但是一直都没有勇气(ó﹏ò｡) 之前被某二线游戏厂商拒绝了，然后就认怂了。也不知道纠结是我能力不行还是学历不行꒦ິ^꒦ິ

🕐面试时间：45min❓面试问题：自我介绍问第二个项目遇到什么难题或解决什么值得自豪的问题因为实习中有用到higress，恰巧面试部门也在搞这一块的内容，所以问我底层实现是否了解（没答上来）剩下全是八股，redis三剑客redis与mysql的数据一致性的问题mysql的慢sql如何排查，如何解决explain应该看什么字段，各代表什么含义key_length代表什么（当时不知道，面试官叫我猜一下，想了5s，还真猜对了）建立索引应该注意什么索引失效的场景手撕（LRU，写完的时候已经30min，面试官说时间还多再来一题，java实现一个死锁，写完时已经40min）反问🙌面试感想：感觉全答上来...