中兴微内推

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！

四段实习经历，三段大厂。。春招至今0面试。。。受到好大的打击啊

腾讯面试这个状态是啥意思

面试时间： 5.13技术栈： Python、Agent、Multi-Agent、RAG、Claude Code岗位链接： Binance Accelerator Program - Institutional Business Development面试流程自我介绍 → 手撕算法 → 项目问答（拷打Agent技术）面试题目1.自我介绍2.手撕算法：最小覆盖子串（Hard，LeetCode 76）滑动窗口经典题。维护一个窗口 [left, right]，用哈希表记录 t 中字符频次需求，当窗口满足所有需求时尝试收缩左边界。时间 O(n)，空间 O(字符集大小)。核心思路：right 扩张找可行解...