腾讯SNG HR面后报备，现在差不多半个月都没收到通知了

先说下个人背景：211本，科班，三段实习（一段小厂+两段中大厂）。2026届秋招从7月中旬开始投递，9月底结束，历时两个半月，最终收获3个Offer。这篇文章不讲“三个月速成”，也没有“零基础逆袭”的鸡汤，只复盘普通学生如何在一个完整的秋招周期里少走弯路。一、时间线准备期（5月-6月）：刷LeetCode 250+、背八股、梳理项目。提前批（7月中-8月初）：投递30家，边投边面，查漏补缺。正式批（8月中-9月底）：集中笔试+面试，高峰期一天3面。Offer阶段（10月）：意向沟通、横向对比、签约。关键认知：2026届秋招整体比去年回暖但分化严重，早期投递（7月底前）优势明显，很多部门提前批就...

行业不行，人员饱和，AI卷我。下一步准备骑手套装，再战风波。

学院本，几段实习都是那种20多个人的公司，接下来想去相对来说大一点的公司找一个能转正的实习，牛u们可以给简历一点建议不

一、为什么 Agent 评测比 LLM 评测更难？ 传统 LLM 评测（现在当然更复杂维度更多元化）关注的是文本生成质量——回答是否流畅、事实是否正确、格式是否合规。但 Agent 是一个完整的系统，它要自主决策、调用工具、与环境交互、在多轮对话中保持状态。这意味着：  不能只看最终输出，还要看中间过程是否合理（中间过程非常重要） 不能只看单次执行，还要看重复执行是否稳定 不能只看功能正确性，还要看性能、成本、并发能力 不能只在单一场景测试，还要覆盖工具调用、长上下文、多轮对话等维度（工具调用的能力评测也是目前的难点与重点）  LLM 评测像测发动机，Agent 评测像测整车——必须综合考察在...