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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！

编辑，回邮件了没有挂，大家不要自己吓自己如题，我之前都是收到反馈就都G了，这次去看状态没变灰。还没有进行hr面。可能是下班了，发邮件问也没回。

各位佬，简历有什么问题？烦请指出。目前本人下下周准备离职，然后打算转Nodejs全栈，准备做一个Nodejs的全栈项目换上去丰富项目经验，到6月底再找一份实习

写给所有学计算机、想搭上"国产芯片"这波东风的同学。不画饼，全是过来人踩过的坑+企业HR反馈+985 IC学院课表抠出来的硬核路径。  一、为什么CS转半导体这件事现在特别值得做？  2025年集成电路本科招生扩招到约 3.5万人/年，但行业缺口预测仍有 20万+，结构性供需失衡持续 国产替代核心赛道（AI芯片、EDA、存储、模拟）人才溢价显著，应届数字IC设计岗位年包普遍 30-50w，AI芯片软件栈岗位 35-70w 互联网寒冬下半导体逆势扩招，华为海思、寒武纪、地平线、摩尔线程、燧原、壁仞、爱芯元智、安谋科技中国都在 25/26 届持续放 HC CS的优势：软件定义硬...