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...

普通双非本科，似乎很多企业都只招应届的，想实习感受一下真实的码农工作环境，试着投了一些，但积极回应较少。

前言别笑，这真的是高频翻车题。在数仓面试考察建模理论这一块时，数据域和主题域的区别几乎成了必问问题。但奇怪的是，即便是在企业里干了三五年的同学，一聊到这两个概念，也常常含糊其辞。先看定义数据域：是从业务过程出发，对数据进行的分类管理，解决「数据如何管」的问题。主题域：是从分析视角出发，对数据进行的逻辑划分，解决「数据如何用」的问题。大家看完定义之后，可能还是无法对应到真实数仓建设中来，我们直接上企业真实案例！假设用户完成一次完整购物：登录 -> 浏览商品 -> 加购物车 -> 下单 -> 支付 -> 卖家发货 -> 买家收货 -> 评价/退款在整个购物...