雷火许愿HR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！

真没招了，三月才开始准备八股和算法因为没想到不仅大厂笔试过不了小厂也根本鸟我，笔试都不愿意发一个，心里心存侥幸说即使没实习好好磨炼技术再做一两个rag、agent项目去秋招，但是我现在投暑期实习就感受到秋招的寒气了，完全不觉得是金三银四而是铜三铁四😭😭😭，怎么办完全没招了，最近焦虑到学都学不进去每天都在投简历

还有救吗没offer 还有两个月毕业了

很多人对嵌入式面试有个误解：能把板子点亮，能把功能跑通，面试就稳了。其实不是。面试官筛的，从来不只是“你做过没有”。而是看你有没有：工程思维、问题定位能力、系统理解能力。很多人项目经历写得不差。做过驱动，写过协议，碰过 FreeRTOS，也调过 Linux。但一到面试，还是容易卡住。原因很简单：你会做，不代表你讲得出“为什么这么做”。1. 面试官不只听你做了什么，更听你怎么拆问题你说你做过串口驱动。面试官真正在意的不是“串口驱动”这四个字。他更想知道：波特率怎么配置中断和轮询你怎么选收发缓存怎么设计丢包问题怎么定位高并发打印为什么可能拖垮系统同样都是“做过串口”。有人只能说功能。有人能说设计、...