真景科技二面强度好大啊

不知道从什么时候，应届生简历的项目经验被各大培训厂商从图书管理系统卷成了秒杀、商城、抢票、学院、外卖项目。这其实是个很悲哀的现象。这类项目通常都是公司的核心服务，很多在职的朋友都不敢说完全掌握，应届生们竟然要为了求一个工作机会死磕一个可能在整个职业生涯都用不到的代码逻辑。当然这些服务的代码逻辑和架构设计绝对称得上顶级，用来学习一定是个好选择，毋庸置疑，但真的适合你写在简历上吗。且不说因为学校差+同质化严重能不能到面试环节，就算进了面。这些年面试下来给我感受是，大部分同学写这种项目都是押几个常考面试题，这类问题的套路都比较成熟了，有统一的话术，但往往面试的高压环境下面试官一变奏就崩了。比如提问分...

面试官开口就问：“同学，你期望的工作地点是哪儿啊？”我想都没想直接说：“广州啊。”对面瞬间安静了半天，然后慢悠悠来了句：“同学，我们总部在北京，秋招也只招北京的岗。”我当时直接懵了，脱口就是一句：“啊？北京？你们公司在北京啊？那北京也行！”

今天筛笔试报告，碰到个疑似作弊的，点进去一看直接给我整懵了——监控画面白花花一片，居然就穿了条裤衩在考试！太具冲击力了。真心奉劝各位牛油：笔试要穿衣，裸体不笔试！别让自己的社死现场，成为HR的年度爆笑素材！

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...