字节直接约面

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！

破防了，真破防了。我们宿舍老三，大学三年我没见他翻过一次专业书。每天早上十点起，中午LOL一把，下午吃鸡，晚上吃完饭继续。期末考前借我笔记抄一抄，每次还能比我高。我以为他就是那种聪明但摆烂的，毕业肯定也就随便找个差不多的。结果上周他突然在群里发了个截图，鹅厂某事业群的暑期实习offer。我们整个宿舍群直接安静了五分钟。我去问他咋准备的，他说"没准备啊，就投了简历面了一下"。我血压当场上来。后来才知道，人家大二就在跟着学长偷偷接私活做小程序，github上小一千star，面试官看完直接说这种我们要。我现在每天图书馆坐十小时，刷题做项目背八股，offer还在路上……哭了

快四十分钟~1.实习项目拷打1，前面一个还好。问的挺深的，10min2.实习项目拷打2，这个是我太菜了，没了解全，一个优化接口 15min3.Agent框架的探讨 10min4.反问 5min---面试官人很好，给我项目两个点拷打的要寄了，也是自己没完全了解清楚，用AI写完，测完就结束了