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！

投递150+，中大厂基本简历关过不了，500-999有面试机会。已麻，准备考研92了😭

面试通过了，但是其实待遇没有之前的待遇好 没辙了去看看吧

大家好，我是@程序员花海。近期一直在参与团队内 AI Agent 方向的技术面试，面过大量应届生与转行开发，聊得多了也越发清楚，大部分求职者看似项目写得满满当当，基础知识背得滚瓜烂熟，一深入交流全是漏洞。今天不从备考角度讲知识点，单纯站在面试官视角，聊聊我在面试过程中，发现绝大多数人身上普遍存在的真实问题，也是直接决定你能否通过面试的核心原因，准备面试的同学自行对照自查。一、只会调用框架接口，完全不懂底层运行逻辑这是面试里最普遍也最致命的问题。很多同学学习 Agent 全程依赖现成框架，不管是日常开发还是做项目，全程只会调用封装好的方法，顺着教程一步步完成流程搭建，从来不去深究内部执行逻辑。问...