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...

打算全力参加春招了，简历也跟着目前的实习开始逐步更新，有没有佬帮看一下简历还需要怎么改。在现在的公司做了两个项目也收获了很多，产出偷了一点也了解些。

零、写在前面之前实习和项目中都是学的Vue，由于之后工作大概率会进入React的技术生态，最近才开始学React并且缺少企业级的项目开发经验，也没有对源码做系统研究，以下的内容只是个人学习过程中的记录和思考，因此大概率会显得稚嫩而且主观，需要大佬们的指点和修正。软件开发毕竟属于工程实践领域，对于相同的目标可以有不同的实现方案，而一样的技术在不同的场景下也需要做取舍权衡，它并不像数学物理这样的学科有一套不容置疑的公理。而且对于团队开发者而言，一套技术的开发体验、学习成本、认知对齐等因素也同样重要，它们应该是带有主观色彩的，至少是可讨论的；为了描述简便，以下会根据官方文档的写法和称呼，对于useE...