许愿，团团我求你

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！

三月底投到现在至今0约面，是哪里出了问题，是背景问题还是简历问题呢希望大佬指点一下已修改，希望大佬指点一下

最近发现一个很扎心的现象。很多同学学 Java，真的很努力。HashMap、ConcurrentHashMap、AQS、线程池、JVM、Spring、MySQL、Redis……背了一轮又一轮，PDF 存了一堆，题库刷了一堆，笔记也记了一堆。但最后一面试，还是挂。为什么？因为很多人以为：Java 面试拼的是“你背了多少八股”。但实际上，面试官更在意的是：你是不是只会背八股。这两个事情，看起来很像，其实差别非常大。一、先说结论：会背，不等于会答很多同学准备 Java 面试，方法都差不多：先刷八股再背项目然后临近面试开始突击 JVM、并发、MySQL、Redis希望靠“高频题覆盖率”把面试顶过去这条...