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！

家人们，这种情况还有机会吗😥  

同学你好面试自我介绍吧。嗯 ，面试官好 ，我叫XXX，是杭州电子科技大学计算机科学与技术的学生。技术上我主攻 Java后端，熟悉 Java基础，并发编程，然后还会 redis MySQl等中间件，熟练使用 spring boot ， spring cloud ， spring ai等，在校期间我参与了直学通和绘镜两个项目，主要实现了跨断续播、优惠秒杀、 AI助手、任务调度、积分榜单等功能。 然后技术栈上主要是使用了 redis、消息队列等，我还自主经营了技术博客在 CSDN上分享 60多篇。阅读量达到 50,000+。嗯 ，你刚刚说用的 redis讲到你的 redis的理解呗嗯。嗯 ， red...