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...

投了7、8天简历了，都没什么后文

这是一篇迟来的秋招反思总结。虽然可能是拿到了开发的大sp，或者说小ssp的开发offer，但是真正签下三方的那一刻却并没有什么情绪波动，只觉得“这事结束了，我该继续定下下一个阶段的目标了”。回顾一下自己的秋招历程。我的秋招真正的起点可能起源于去年的年中。那时的我可以说对于求职所需的技巧都完全不懂。没有人带，没有带我求职的“导师”，我所做的只能是问几个学长，然后在各种平台找大佬咨询。最后还是选择了资料最多的Java后端开发，从此我的学习便开始了。刷力扣、刷视频、写项目，日复一日，加了知识星球还去打卡，回看当时打卡记录持续了180+天，直到找到了日常实习才结束。不能说是007，但是平均下来也有了995的强度。在年底找到了第一份日常实习，于是踏上了说走就走的旅程。实习的时候每周都要请半天假从公司坐高铁回到学校，开完会再回去，从中午12点到晚上12点全都在路上，这份辛苦只有自己心里清楚。接着开始找暑期实习，先是被腾讯搞了一通，面微信面穿后录用评估挂，接着又是美团全部答上来后超时自动挂，最后在一个普通的下午突然收到了阿里的实习offer。那一刻所有的努力和辛苦都具象化。暑期实习的过程中，运气好进到了一个强度相对比较低的组，于是在7、8月份每天晚上下班后回去继续刷题、复习各技术栈，还要抽时间面试。到了9月初已经面了40+场，进了面的只挂过一次岗位不匹配的腾讯的存储类岗位。9月陆续收到了多个offer，我以为自己也许会算比较优秀？开始谈薪后发现自己其实只是普通的一员，加了各大信息共享群，发现总是有比我更强的人，也有算法的大佬比我断档的领先。至于我为什么没选算法，在之前的文章里有讲到；而开发的大佬则从本科就开始有了相关的沉淀，我自然无法比肩。于是我想到了“比你优秀的人比你还努力”，我有什么可骄傲的。于是开始继续学习，继续成长，这不是抖M式的强迫自己受苦，也不单纯是为了以后的竞争力，还是为了自己的充实感和心理满足。签下三方的时候没有什么情绪波动，只是普通的点了下按钮，然后转头又去继续改bug了。我想我老了也会继续保持学习，让我不被时代抛弃。

说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...