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...

最近腾讯开奖，非常有诚意，38k*15+8w签+10w股/2（吓哭了）上os查了下，🐧后端岗位没发现更高的，可以确定是直接给到了天花板的ssp+。不得不说鹅是真舍得给啊，后面也是纠结了好几天，向很多人打听了情况和询问意见之后，再结合个人情况，最后还是决定忍痛拒掉了选择了薪资对折去换一个轻松和稳定我的秋招应该是结束了，互联网其他家的战况大概是：字节：ssp美团：ssp小红书：sp拼多多：白菜快手：大概率泡死了在前面拿offer的时候有多开心，到后面一个个拒掉的时候就有多心痛。我经常跟朋友调侃说，自己面试中表现的特质很吸引大厂，但真把我招进去，他们多半是要后悔的我也明白自己聪明度尚可，但并非卷王体质，甚至有些懒散（实习的时候经常摸鱼被同事说hhh），再加上易焦虑，所以经常怀疑自己是否真的适合互联网当然每个人不一样，我也见到过很多高精力人群，热爱技术，校招去了国央企之后受不了跳到互联网反而如鱼得水的。选择工作本质上也是选择今后的人生，希望自己在未来不会后悔现在的决定也祝愿大家得到自己满意的工作

一整个面试下来，感觉正浩的技术面真的很扎实！趁热乎整理一波面经（纯干货版），希望能帮到准备面试的学弟学妹们～ 【结尾有血泪总结建议！】🔧 【一面 · 硬核技术面】面试官问的非常细致深入🔥，主要围绕电源知识，我总结出的题目供参考：1为什么相同载波频率下，单相全桥用单极性倍频比双极性调制，变压器发热少？2为什么光靠软件死区不够可靠？（死区门道多啊！）3MOSFET vs IGBT，优缺点怎么选？（器件基础）4LCL滤波器咋设计？（公式忘了，幸好说清了关键参数影响😅）5LC vs LCL滤波器区别？6逆变器输出电流THD从3%降到2%以下，你会改啥？7Boost拓扑和输入输出关系？（基础中的基...