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...

牛爷爷们，不玻璃心，求锐评

说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...