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！

如题。bg农学本工科硕。lz是3.30日投递第一份简历，因为目标不清晰所以投递岗位很杂（Agent/Java）。拿着某星球agent项目和群里的内推码把大厂投了个遍，天天看进度发现总是被筛掉，无奈去投小厂发现大多点击就送。现在不清楚去小厂实习有没有意义，以及自己有没有必要在互联网挣扎了😢。