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！

感觉还挺漂亮的github:https://github.com/daoge668/template28java后端求大佬拷打

简历求拷打，大佬们救命啊，现在要干嘛，刷算法刷了几天感觉没啥用，没实习大三下了，要做项目还是要干嘛，boss沟通那么多就一个面试一个offer，还是偏远小公司

牛客的uu们，好久不见！终于有时间上来冒个泡了。之前因为考研失利，看别人工作都落地而自己还没有着落，整个人都快抑郁了。好在春招运气不错，终于上岸了！ 签了神州信息，base西安的Java岗，心里的石头总算落地了。 按照牛客惯例，给大家分享一下为什么选了神州信息。 1. 业务：真·不缺项目，连中五元之前对神州信息的具体业务内容了解不多，后来才发现，他们做的远不止常规的IT服务。而且我最近关注公司信息看到又拿下了东北地区一个省级城商行的核心系统项目，这已经是省级农信/农商/城商新核心项目的“连中五元” 现在的银行尤其是城商行都在搞合并重组，核心系统升级，神州信息连续十几年是银行核心系统份额第一，专...