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！

实习期间和一位安卓同事对接相关工作   之前表白已经拒绝过了 如今又来 该如何面对啊

已经投了好多家了，小厂都没给面，是简历很差嘛，求指点😭😭😭

1. 自我介绍2. 介绍你的实习项目，你做了哪些事情以及你的思考3. 升级之后 tool 调用准确率提升了多少，怎么衡量答案：tool 调用准确率不能只看模型有没有调用工具，而要看调用的工具是否正确、参数是否正确、调用顺序是否正确、结果是否被正确使用。我们会把一次工具调用拆成几个指标：工具选择准确率、参数填充准确率、无效调用率、重复调用率、最终任务成功率。比如升级前模型经常把“查询保单责任”和“查询历史理赔”混淆，或者漏传 policyId。后来通过工具分域、意图路由、参数 schema 校验和少量高质量样例，工具选择准确率从大概 82% 提升到 92% 左右，关键参数完整率从 88% 提升到...