我觉得入门一个东西，首先你要是这个技术或者说这个场景的忠实用户，你能从你的实际场景之中发现当前技术上的瓶颈是什么，以及业界最前沿的技术是在解决哪些问题。

发现其实不同的 AI 有不同的性格，然后不同的擅长的事情也不太一样。我觉得 claude 综合能力还是干活能力最强的，因为特别是你开了 Pro 之后会有 co-Work 模式，在 co-Work 模式下可以直接在你本地的路径下直接操作。而 GPT 的话，综合感觉 GPT 5.4 对于复杂问题、复杂图像的处理非常强，但是有时候会把一些简单的问题复杂化。然后 GLM 的话，感觉很适合日常去做一些干活类的工作，因为速度很快，然后成本低。

相信之前毕业的同学都能懂那种被毕业论文支配的痛苦。然后改了一遍又一遍，感觉还是效果不好，或者说逻辑不够严密，总是会被老师批整个做的东西不好。真的，如果是 AI，感觉写毕业论文直接就超过我的上下文了。

对比别的很多 AI，我觉得 Cloud 真的是简直无敌，综合能力非常强，然后幻觉比较少。事情已经开了会员，之后还有cowork在本地去进行工作。

现在春招基本上都开了，大家感兴趣的可以多投递，然后不要等自己准备好了再投递吧，然后就直接投吧。然后其实，好好准备，最后一定会有一个好结果。

慢慢就能理解为什么很多跟 PM 去吵架的研发了。很多时候感觉 PM 真的是一直在催，然后很多事情又没有说清楚，就导致人真的非常非常烦。最近就是一直被 PM 爆催，说某个项目必须要在某个节点完成，然后老板也没有挡。然后现在还是实习状态，学校里又要写毕业论文，就整个人非常难受。

感觉好像对于很多做业务的同学来说，好像平常工作没有那么多乱七八糟的东西。进到真正进到公司之后，只会关注你有没有，能不能更快的去把这个事情做好、做完，然后还不出问题。

我觉得有时候一边要找实习，然后又要找下家，另外学校里还有事情，整个压力会非常非常大。特别是如果说你是实习的组是比较核心的组，其实我建议就留下来，然后不要把自己搞得太累。

现在是所有的公司的晋升都会考虑你有没有做过和 AI 相关的事情，除非你真的在做非常核心的业务。所以无论如何都一定要让 AI 上靠，因为会用 AI 的人和不会用 AI 的人，其实整体的效率是完全不在一个层级的。

我们在刚开始进行工作的时候，其实很难说有什么问题，或者说需要什么资源，找别人去要。我觉得在工作的时候真的是为了做成事情，要有点想尽一切办法。如果需要什么资源，需要时及时的汇报，让老板去协调。

我选正常，习惯了感觉在实习里面真的很难说一下子干啥很核心的活，大家都是先把次一点的活放给你，然后慢慢的给你更核心的活，你把下一个阶段的工作干好了，才会拿到更好的活。

哎，以前觉得大厂很好，然后在里面工作也很爽。但是慢慢的实习之后，就发现其实大厂也就那样，很多东西也都是草台班子。一次次的加班到深夜，然后就让自己觉得有点崩溃。

就是金三银四，然后在这个时候其实一般也是很多互联网公司发完年终奖的时间，然后谈完绩效，发完年终奖就有很多人离职，那么在这个时候其实很多人就开始跳动。

我觉得在 ai 的这种背景下，其实。有没有足够多使用 ai 的场景变成了一个非常重要的话题，对于很多传统的同学来说可能还可可以通过背诵或者记忆的方式来让自己拿到一个不错的 offer，但是很多同学在学校里面做项目其实做的比较少，用 ai 的。你很少，对于 ai 的前沿知识也不了解，所以这个时候其实非常被动。