算能

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...

 没关系的，记录一下

佬们，这个一般都问些什么，第一次面试没啥经验

先说结论：AI 让懒惰的人更浅薄（沦为 Prompt 工程师），让勤奋的人更深刻（进化为系统架构师）。今年AI的井喷式发展，尤其是Claude，Gemini这些里程碑式模型的出现，对我这种需要coding 的人影响是非常大的：以前写代码，把手放在键盘上，脑子先转几圈；现在写代码，把手放在 Tab 键上，等着 AI 给我补全，或者把需求给AI直接化身无情的“CV工程师”。AI 确实让效率起飞了，但夜深人静的时候，我偶尔会心虚：如果拔掉网线，我是否已经变成了一个空壳？1.肌肉记忆正在消失 这一点开发同学应该极有共鸣。曾经的代码全是自己一个个字符敲出来的，常用的模块早已形成了肌肉记忆，闭着眼都能敲出...