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！

我是学院🐭，没面过大厂，官网投的都是秒挂，这是拿我刷kpi的吗？要尝试一下吗？4.3更：g的不能再g

之前一直在牛客刷大家帖子，看到了很多人吹捧大厂多好多好。但是说个会被喷的事实：双非本，秋招拿了5个offer，比我那个在某大厂实习的室友还多一个。他在大厂做了三个月，负责链路中的一个中间模块。听起来很厉害对吧？但面试的时候面试官追问这个特征是怎么选的召回策略谁定的，他只能说这部分是算法团队负责的。我在旁边听得都替他尴尬。我呢？在一家不过百人的小公司做了个后台管理系统，全流程就我一个人。你问我任何一行代码为什么这么写，我都能给你掰碎了讲，因为踩过的坑我全记得——凌晨两点调CORS跨域问题的那种刻骨铭心你懂吗。说到底面试官要的不是你title多好看，是你到底有没有真正做过这件事。大厂名字能帮你过简历关，但到了面试那一步，你做的东西是不是你的，一问就知道了。后来我室友也想明白了，他说我那三个月最大的收获就是知道了食堂哪个窗口最好吃。我不知道他是在自嘲还是在认真的。

一面-15min前期简单和HR沟通过了，HR大概意思就是你的期望薪资有点高。如果低于这个薪资你会不会来，我的回答是肯定的。后来HR又介绍了公司的业务情况等，定了大概的时间在某个晚上的九点以后。二面-35min面试官看起来年纪稍长了，估计在40左右。这个面试流程并不像其他公司，一上来也没有简单自我介绍什么。面试官全程都让我在上帝视角总结归纳。当初为什么来北京？平时你工作主要负责那些内容？写过那些驱动呢？这里我回答的是，平时完整写一个驱动的机会比较少，主要还是解决问题为导向。你平时是怎么解决问题的？你觉得解决问题最重要的是什么？有用过那些工具？这里我的回答是以人为导向的。分析问题的能力：穷举各种可...