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...

难得充了一个boss直聘的会员，才发现go这种相比java非常小众的岗位都500-1000+人投递，外包岗位更是5年经验以上的投递者占到了50%以上，华为od岗位仅20%不到的本科投递者，双非鼠鼠还能混口饭吃吗

滴滴开了九万的大包，应该是ssssp吧

作为嵌入式实习生，高产出并不意味着你要每天完成大量任务，而是要做到“效率 + 学习 + 结果”。下面是几个实用的做法：1. 先搞清楚目标和优先级不要急着动手，先问清楚：这个任务的目标是什么？要解决什么问题？优先级高的是什么？这样才能避免浪费时间在无关紧要的细节上。2. 先搭建最小可运行版本（MVP）先做出一个能跑的最简版本，再逐步完善。这样你能快速验证思路，也更容易发现问题。3. 善用调试工具和日志学会使用 JTAG、串口打印、逻辑分析仪等工具。遇到问题时不要靠猜，靠数据。日志要写清楚：时间、模块、状态、错误码。4. 做好模块化和复用把常用功能封装成可复用的模块（比如驱动、协议栈、通信接口）。...