有一次我对 AI 提了一个离谱到自己都觉得好笑的 Java 需求：“帮我写一个程序，自动找出所有内存泄漏、生成修复补丁，并直接提交到 Git。”这需求看起来像“自动化神器”，但本质是想让 AI 变成一个会理解业务、会分析代码、会操作版本库的全能工程师。更离谱的是我还加了一句：“顺便统一项目所有日志格式、处理所有异常，并回滚到上一版本。”AI 当然给了我一套很完整的方案，但我知道真正落地会非常复杂，也很可能把项目搞崩。后来我才明白，离谱的需求可以问，但别指望 AI 代替工程师做所有决定。

非人才计划都能上80w+，今年互联网大厂为了抢人才真的是杀疯了，壕无人性，太土豪了，小红书更是遥遥领先……算法真的是年年攀升啊，看的都想跳槽了小红书：50k*16+期权，57k*16+签字费京东：42k*20，46k*20字节：42k*15+签字费腾讯：42k*15+签字费+股票小红书今年是真的炸裂，非人才计划都能给到这么多，字节，腾讯，美团他们都有各自的人才计划，基本上都是破百万的岗位，目前看到最高的就是字节给北邮开了228w的年薪，非常夸张，可见大厂对于人才资源倾斜真的很离谱！

朋友说他那的实习生连环境都不会装，还不如我。可我怎么感觉找个实习特别难🥲

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...