12月多考完研想着找个实习先过渡一下1月末线上面了一家深圳的跨境物流公司，JD是负责爬虫，反爬虫，逆向。HR人很好，因为人不在深圳，就说线上面试就可以了，然后因为在校的时候做过几笔类似的物流爬虫订单，就当项目写上去了，HR就问了一下用了什么框架，效率大概是每分钟多少条，怎么应对IP被封等等比较基础的问题，然后问了一些比较深的，比如对于企业网站应该怎么反爬，怎么绕反爬。答的还可以，有一点断断续续的。后面HR就问了一些八股文（？），由于刚考完研，应对的还是很轻松，主要问了下计算机网络的知识（七层网络分别是哪七层），又问了TCP/IP协议那些，不过也没有完全答上来（毕竟408里还是计网分值没那么高）...

第一次实习的时候啥也不懂mentor第一天跟我说的。我说好。我以为只是第一天这样。第二天——"你先看看文档。"第三天——"你先看看文档。"第五天我鼓起勇气问："那我后面大概做什么方向？"他说："不急，先熟悉。"我点开过的文档数了数，三十多篇。每一篇我都有认真看实在无聊，我打开同学群看看大家都干啥呢。有人说他入职第一天就改了bug。有人说他mentor每天带他review代码。有人说他们组上周聚餐了。我每天的成就是：又看了五篇文档。上了一周班后，晚上我收工位走出公司，那一刻我突然明白"你先看看文档"是什么意思。不是让我熟悉。是他也不知道让我干嘛。我真的谢

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

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！