完全不一样

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！

4月初开始投的，学的太杂了，啥都不精，虽然投的也不多，但是目前就三个笔试，其他的还在筛选中，0面。暑期实习到底在招什么人？

简历有没有改进的建议呀。求大佬内推

面试岗位游戏客户端开发工程师面试问题自我介绍玩的时间最长的游戏是什么为什么想做游戏开发项目相关的就不说了，不过有一些算比较通用的表现层和业务层出现冲突了可以怎么解决帧同步和状态同步的区别，你这个项目里用的是什么，为什么这样选图形学：如何判断一条射线与一个三角形相交（ai 说用重心坐标，那问的不应该是如何判断一个点在三角形里面吗）对比 Lambert 和 Blinn-Phong 两个光照模型介绍一下 PBR八股：map 和 unordered_map 的区别（使用的数据结构，增删查改的时间复杂度）常见的排序算法以及适用场景有没有其他公司的 offer开发过程中遇到过的最大的挑战是什么，该如何解决...