鼠子的建议（分享）

自我介绍项目里使用线程池解决了什么问题怎么解决大模型返回json格式不稳定项目中面试评估需要处理20+题答案超出上下文限制，怎么解决引入rabbit解决了什么问题，为什么要引入如何解决rabbit重复消费，保证幂等性为什么要用TTL和死信队列，不使用定时任务轮询如何保证数据库和缓存一致性MySQL为什么用B+树慢查询和查询优化反问十分快速结束，面完发现才20分钟，感觉纯kpi

个人背景：学院二本计科专业 大二开始实习个人经历：安克创新 、理想汽车、字节跳动碎碎念：我做事只有三分钟热度。看到进了大厂的同学，我会羡慕，也会跟着努力上进；但遇到好看的小说，我又会放下手头的事沉迷其中，之前的坚持也就中断了。我有些自卑，总觉得自己学历和外貌都不够好。之前偶然在网上受到关注，我就喜欢上了上网，因为这里有很多人认可我。但我也很在意别人的评价，偶尔看到嘲讽的言论，会触发我的自卑情绪，让我感到愤怒。有时候我会强硬地回怼，有时候又会懦弱地选择无视。我也有虚荣心。不管是拿到安克、理想还是字节的机会，我在分享的时候都会带着这份心思。我会特意强调自己学历不好，是为了衬托出过程的艰难，以此显得自己更厉害。我知道，人往往会炫耀自己缺少的东西，来掩盖内心的空洞。我总想着走捷径，不太喜欢踏踏实实地做事。找实习的时候，我花了更多时间在研究面试技巧上，而不是提升专业能力。我会反复听面试录音分析技巧，看面试教程学习怎么和不同的面试官沟通，还会每天自言自语练习语言表达，同学都觉得我有点奇怪。我的实习生涯里，侥幸和运气占了很大一部分。我总在想，如果有一天我失去了这份幸运，这些特质可能会让我一蹶不振。ps： 很多人会问我学习路线和经验 但是就像我上面说的 我的实习过程靠的很多是关键节点的运气 技术上面我可能不如很多人  所以请大家理性求助和理性参考我的回答 附上我的投递记录

抵达深圳😋😋

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！