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！

人怎么对AI的容忍度如此之大  

家人们谁懂啊！刷到这个话题我真的要吐槽了。今年春招，我身边至少10个同学，想冲Agent赛道，结果瞎投岗位，不是被挂羊头卖狗肉的岗位骗了，就是投了根本不匹配自己的岗位，浪费了大把时间，最后0offer，还吐槽Agent赛道卷、没机会。真的别再瞎投了！Agent赛道早就不是什么新鲜东西了，岗位细分得明明白白，哪些是真风口、有发展、能学到东西，哪些是坑、纯打杂、没前途，早就清清楚楚。今天我就把这些坑全扒出来，再告诉大家哪些岗位真正值得冲，别再被忽悠了！先盘点Agent赛道最坑的3个岗位，投了就是浪费时间这些岗位，名字里都带着“Agent”，听起来高大上，实则纯纯打杂、没发展、学不到任何东西，应届生...