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！

菜鸟想找实习，这个简历能找到吗😅

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

刷牛客发现，80%的应届生实习翻车，不是因为技术不行，是不会跟mentor相处。要么是不敢提问，遇到问题自己硬扛，最后耽误了项目进度，被骂；要么是不动脑子，什么鸡毛蒜皮的小事都问，让mentor觉得你能力差；要么是过度依赖mentor，自己不思考，永远只能做CRUD，转正无望；甚至还有人跟mentor对着干，最后实习证明都拿不到。我自己4段实习，从外包到传统公司，再到互联网大厂，遇到过坑人的mentor，也遇到过神仙带教，踩过无数的坑，也总结出了一套和mentor相处的底层逻辑和实用方法。今天就跟所有应届生讲透：和mentor相处的本质是什么？怎么建立健康的相处模式？怎么正确提问？哪些红线绝对...