鼎桥综面

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！

bg2本 大一大二太摆了，一直玩游戏去了。目前每天学8小时，只准备了一个微服务项目，比特的在线判题系统，简历也没写，八股才背了一点和项目相关的，算法hot100也才刷20+晚上躺在床上看牛友们的简历，参考到我的进度越来越焦虑和没动力。目前不知道是速成黑马点评(直接下载源码本地运行+背相关八股)，背八股+刷算法全力冲中小厂java后端开发日常实习(如果能进中厂已经是祖坟冒烟了)，赶在秋招前拿到一段实习经历还是好好再准备一个项目，背八股和hot100刷完直接冲秋招。前辈们能给点建议吗?(比如什么项目可以，点评，或者其他什么项目)

不是在嘲讽你，是真的没用。技能栏写"熟练使用ChatGPT、Copilot、Claude"这种，跟写"熟练使用百度"一个级别。面试官不会因为这行字对你产生任何兴趣，因为这说明不了任何问题。真正能体现AI能力的只有一个地方：项目经历。而且得写清楚三件事——用了什么、解决了什么、结果是什么。举几个能过的写法："基于RAG搭建团队内部文档问答系统，使用LangChain+Chroma，将信息检索时间从平均15分钟缩短至30秒，减少重复答疑约200次/月。""引入Claude辅助Code Review，提前拦截命名不规范、边界条件缺...