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...

面试那会儿明明状态在线，跟面试官的问答都顺得很，甚至有个点子还被当场夸了。就一个小细节没捋明白，面试官还特意耐着性子给我讲了遍正确流程。结果聊到外贸岗看重的英语能力，面试官让我用英文做自我介绍，我当时脑子一抽，脱口就说要不唱首英文歌吧，然后就哼了几句 We don't talk anymore… 面试官当场被逗乐了，还说我挺有意思，期待以后共事。我当时美得都觉得稳了，结果当天拒信就砸脸上了…朋友帮我复盘，说十有八九栽在英文介绍这步了，毕竟外贸岗对语言能力要求是真严格。这公司能不能再给个机会啊… 下次我绝对不犯傻唱歌了，老老实实做自我介绍还不行嘛！

作为一个双非大数据专业的大四学生，自己在大三选择择业方向时，毫不犹豫的选择了数据分析作为自己一开始的求职方向，那么作为花费很多精力学习数分，找过多段数据实习，且经历了一整个秋招的可怜大学生，关于数分的态度又是怎样呢？首先我想先根据自己的过往经验来给数分下一个定义，目前的数分岗主要有两种情况，一种是非常纯粹的数分，涉及AB测试，数据埋点，机器学习相关内容的，这一部分岗位对技术和学历的要求极强；而另一部分岗位则是偏向业务侧，相较于数分，可能更偏向数据策略运营，这一类岗位在部分公司也会直接写成运营岗。相信每一个对数分有兴趣的同学，或多或少都在网上看到过，纯粹的数分岗是非常吃学历的，这一点我深有体会，...