大语言模型（LLM）到2026年已经成熟了，OpenAI、Anthropic和Google三巨头称霸。我根据LMSYS Arena、GPQA和SWE-bench基准，比较了顶级选手，帮你挑适合AI编码和日常任务的LLM。GPT-5.2 (OpenAI)综合王者，Elo 1483，幻觉率降到6.2%。强在深度研究和多模态（文本+图像）。编码上SWE-bench 80.9%。缺点是上下文窗400K，价格高（输入$3.44/M tokens）。企业级首选。Claude Sonnet 4.5 (Anthropic)编码高手，GPQA 91.9%，专注写作和复杂逻辑。比GPT冗余少，工具用得溜。价格输入...

bg双非本科，方向是嵌入式。这次秋招一共拿到了 8 个 offer，最高年包 40w，中间也有一段在海康的实习经历，还有几次国家级竞赛。写这篇不是想证明什么，只是想把自己走过的这条路，尽量讲清楚一点，给同样背景的人一个参考。一、我一开始也很迷茫刚决定走嵌入式的时候，其实并没有一个特别清晰的规划。网上的信息很零散，有人说一定要懂底层，有人说项目更重要，也有人建议直接转方向。很多时候都是在怀疑：1.自己这种背景到底有没有机会2.现在学的东西到底有没有用3.是不是已经开始晚了这些问题，我当时一个都没答案。二、现在回头看，我主要做对了这几件事第一，方向尽早确定，但不把自己锁死。我比较早就确定了嵌入式这个大方向，但具体做哪一块，是在项目、竞赛和实习中慢慢调整的，而不是一开始就给自己下结论。第二，用项目和竞赛去“证明能力”，而不是堆技术名词。我不会刻意追求学得多全面，而是确保自己参与的每个项目，都能讲清楚：我负责了什么、遇到了什么问题、最后是怎么解决的。第三，尽早接触真实的工程环境。在海康实习的那段时间，对我触动挺大的。我开始意识到，企业更看重的是代码结构、逻辑清晰度，以及你能不能把事情说清楚，而不只是会不会某个知识点。第四，把秋招当成一个需要长期迭代的过程。简历不是一次写完的，面试表现也不是一次就到位的。我会在每次面试后复盘哪些问题没答好，再针对性补。三、我踩过的一些坑现在看也挺典型的：1.一开始在底层细节上纠结太久，投入产出比不高2.做过项目，但前期不会总结，导致面试表达吃亏3.早期有点害怕面试，准备不充分就去投这些弯路走过之后，才慢慢找到节奏。四、给和我背景相似的人一点建议如果你也是双非，准备走嵌入式，我觉得有几件事挺重要的：1.不用等“准备得差不多了”再投2.项目一定要能讲清楚，而不是做完就算3.不要只盯着技术，多关注表达和逻辑很多时候，差的不是能力，而是呈现方式。五、写在最后这篇总结不是标准答案，只是我个人的一次复盘。后面我会陆续把自己在嵌入式学习、竞赛、实习和秋招中的一些真实经验拆开来讲，希望能对后来的人有点帮助。如果你正好也在这条路上，希望你能少走一点弯路。

最近复盘实习经历，越来越觉得：决定一份实习含金量的，从来不是你活干得有多快，而是你从Leader和Mentor身上“压榨”出了多少认知。很多同学（包括刚开始的我）都容易陷入一种“学生思维”：被动地等着分配任务，做完交差，不敢多问，生怕打扰领导。殊不知，高产出的核心在于“高频互动”与“深度对齐”。关于如何围绕Leader和Mentor做更有价值的产出，分享几点我的心得：1. 对Mentor：从“问怎么做”进阶到“问为什么”Mentor通常是手把手带你的师兄师姐，是你的引入人。 低效沟通： 遇到卡点直接问“这个怎么弄？”，mentor教你做完，你就丢群里不管了。 高产出策略：主动发起同步： 如果在...