vivo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！

前端开发拿了22k，想知道今年整体行情怎么样，这个价格ok吗，目前就这一个小厂of，但是真的想躺了（已经20天没投简历了），不想面试了，想直接去了，快来评价助力梦想三编，焯，了解到公司校招后端都是25k+的，现在每天都在悔恨中度过，谁来开导一下我，想想感觉一年差好几万，以后差距越来越大，感觉未来都灰暗了😨😨😨

项目是网上教程+vibe coding做的，34月份一直在沉淀加上学校一堆事，现在才开始慢慢投日常实习，求大佬给一些简历改进建议，目标暑假有个AI相关的班上就行

飞牛一面讲项目什么角色，遇到了什么难点，怎么解决的有做过技术选型吗分表怎么解决不同业务场景异构、冗余存储Redis 了解 expire 的原理吗怎么实现定时过期的延迟队列、定时任务轮询（惰性删除）怎么理解 ai coding 的，平时怎么做的Codex 和 Claude 的差异点个人感觉偏 KPI 面，没有下文网易AI工程师 一面讲项目ai coding 范式有哪些golang 编程题，两个协程消费网易AI工程师 二面ai coding，实现一个状态机怎么使用ai提效的ai对个人的发展和影响怎么看聊的挺好的，后面没有云原生平台的经验 没有继续推进了...米连一面讲八股kafka 怎么实现高吞吐...