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！

对不住了bro哈哈哈哈哈

那天周五下午四点，我正心满意足地准备摸鱼等下班。产品经理突然发了条消息：“有个小需求，把订单状态里的‘处理中’改成‘处理中（请耐心等待）’，就改个文案，5分钟能搞定吧？”我心里嘀咕：文案这种东西，不是前端改一下就行了吗？但后端同事请假了，前端提了个issue说这个枚举值是从后端返的，前端只做映射。好家伙，又是祖传代码的锅。我心想：不就改个枚举描述吗？打开代码，找到那个OrderStatusEnum，把PROCESSING的中文描述从“处理中”改成了“处理中（请耐心等待）”。编译、打包、发布，一气呵成。前后真的只花了5分钟。然后…线上开始炸了。十五分钟后，客服群里开始刷屏：用户说自己的订单消失了...