我上一次认真准备面试，已经是三年前的事了。那时候我一直觉得，只要 Java 基础还在，项目经验还在，问题就不大。毕竟那么多年后端，不至于一出来就水土不服。直到真正开始面试，我才发现一个事实：我不是技术退步了，而是市场已经换了一套考法。第一轮面试，我就意识到“不对劲”前半段问题其实很熟：Java 基础并发、JVM、数据库、中间件分布式、微服务、Spring 体系我心里还在想：还好，没脱节。但很快，问题开始变了：如果这个系统让你重新设计，你会怎么做？你当时为什么不用另一种方案？在不确定需求下，你怎么判断技术取舍？开放性场景题明显多了。没有标准答案，面试官更关心的是你的思考过程，而不是结论本身。真正...

面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com

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...