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...

小红书已经拿到offer了，但是字节面试过了一面 还要继续吗

1.腾讯总包100w，未来还会送港股腾讯股票，具体多少不清楚。2.字节算法ssp，80w+，大佬云集，还有签字费。3.微软自然语言处理，120w+，居家办公，上四休三，签字费+安家费。4.pdd核心部门，总包70w+，发展前景大，干一年提级。5.楼下小区保安月薪2800+，包吃包住，三险一金。6.缅北核心业务，年包200w+，工作轻松，需要口才好。好纠结，不知道选哪个，求大家给点意见，最好带上理由……

近年来，机器人产业迎来爆发式增长，智能制造、物流搬运、服务机器人、无人配送、医疗康复等领域对机器人技术的需求不断扩大。作为嵌入式方向的从业者或即将进入行业的学生，机器人无疑是一个极具前景的“新机会”。机器人不仅需要硬件控制、实时系统、通信协议等嵌入式基础，还涉及传感器融合、运动控制、视觉识别、算法优化等多学科交叉内容，因此对嵌入式工程师的能力要求更高，但也意味着更广阔的发展空间。机器人行业的核心竞争力在于系统整合能力。一个机器人项目通常包含底层驱动、实时控制、上位机通信、传感器数据处理、路径规划与运动控制等模块。嵌入式工程师在机器人方向的优势在于对底层系统的理解更深、更能把控性能与稳定性。因此...