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！

RT，不是很好意思直接问HR

幸亏看到这个帖子

说出来也不怕大家伙笑话，大学三年基本就是浑浑噩噩混过来的。没参加过什么社团，没打过任何比赛，成绩也就专业前 30% 的水平，唯一的底线就是没挂过科。刚进大学的时候还挺飘的，觉得自己读了个热门的关于计算机领域的专业，未来肯定差不了。结果因为自己的傲慢和无知，对未来完全没有规划，一下子就到了大三下这个最尴尬的节点。看着身边的同学一个个目标明确：考研的早早就泡在了图书馆，考公的已经刷了好几本题，找工作的也已经准备第二段实习了。只有我，连简历都还没开始写，甚至连自己想做什么都不知道。前段时间脑子一热跟风考公，还天真地幻想自己是 "天选考公圣体"，命里带编，学一年就能上岸。结果现实狠...