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！

原来9也不过是如此，还有非全本科吗，第一次知道二编多来点9骂我，双非的就算了，你骂我我也不听

最近影石的秋招真的让我心态反复横跳。本来已经打算放弃了，结果后面又被抬价，直接又燃起希望了😂整体面试体验还是挺不错的，面试官都很强，问得也很深入，尤其是对项目和底层原理的考察非常细。这里整理一下自己的面经，希望能帮到后面准备秋招的同学。一面：疯狂技术拷打（AI推理 + C++ + 体系结构）一面的面试官绝对是技术大牛，问题密度非常高，几乎没停过。AI推理 / MNN / 模型部署为什么选择 MNN 推理框架？调研过其他框架吗？模型从训练到端侧用 MNN 推理的完整流程是什么？int8 和 FP16 的性能提升明显吗？MNN 做了哪些优化？双线性插值的 4 个点权重怎么计算？仿射变换用了哪些 ...