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...

😭😭😭，谢谢你陌生人

老哥们，本人大三，请问嵌入式寒假实习怎么找啊( ๑ŏ ﹏ ŏ๑ )

📢 重要提醒！还没看过上篇的同学，记得先戳专栏补课哦~咱们要按顺序来才能玩转Trae！很多实习生写代码时，逻辑本身往往没问题，真正出问题的，几乎都栽在边界条件上。最常见的三个点：null 没判断空集合直接 get(0)并发场景下默认“不会有人同时操作”这些问题不是你不会写，而是太容易被忽略。而这，正是 Trae 特别擅长的地方。一个非常好用的方法是：在代码写完后，让 Trae 专门扮演“找茬的人”。首先选中你写的关键代码部分，添加到对话。你可以直接这样问它：这段 Java 代码在 null、空集合、并发场景下是否有风险？请只指出问题，不重构逻辑。Trae 往往能一次性帮你补全：参数校验返回值...