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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！

到现在我都觉得这事儿不！真！实！（是的，昨天知道后一宿都没咋睡我心理素质真是差）先说背景，27届双非二本，计算机，没竞赛没大厂经历，简历能写的就一个课设和一段很水的中厂实习。字节暑期实习开了，我抱着试一试的心态投了一个后端岗，连测评链接都没收到，简历池里彻底沉底。我当时还截图发了个朋友圈自嘲。后来我老老实实投中厂，面了七八家，拿了一个二线厂的暑期offer，打算认命去搬砖了。直到上周。字节HR突然加我微信，说之前那个岗有人鸽了实习，问我6月能不能到岗。简历他们重新看过，可以直接进部门面，跳过笔试。我以为是钓鱼，结果第二天真给我约了，技术面+hr面一天搞完，三天后oc电话打过来——暑期实习offer就这么下来了我跟我妈打电话报喜，我妈问我"是不是骗子啊，让你交钱没"。我爸说让我先别签协议，怕是培训贷套路。我跟他们解释了半天才信。舍友也炸了，问我咋准备的。我能咋准备，我啥也没准备，纯纯是别人鸽了捡漏。现在已经把那个二线offer推了，下周去字节报道。心情有点复杂，一边爽一边虚，怕自己干不下被开了😅但管他呢，先去了再说。学历这事儿，封死的门偶尔也会留条缝，别太早放弃自己！我是个幸运的人，希望看到我帖子的人都这么幸运！！！

人傻了，这就是新时代面试么

在阿里做了6年策略产品，面试过的候选人少说上百个。面得越多就越发现一个规律，那就是大部分人的面试准备方向，从一开始就错了。不是说你技术不好，也不是你经验不够。而是你以为面试在考A，其实面试官在看B。今天从面试官视角来看策略PM的面试，聊聊一面、二面、三面，面试官真正看重的是什么。一面：你以为在考技术，其实面试官在看你怎么定义问题一面通常是你团队中的peers，或者是你的师兄。也是和你未来一起干活的人。很多候选人准备一面的方式是：刷AB测试题、背推荐系统架构、准备指标体系拆解。这些都没错，但这只是门槛。我印象很深的一个候选人，技术功底相当扎实。推荐系统的召回、粗排、精排、重排讲得头头是道，AB测...