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AI 評測與作弊
SWE Bench Verified 出現漏洞，AI 模型可透過 git log 等指令偷看未來提交，直接獲取修復線索。這導致評測結果失真，等於模型「提前知道答案」。研究團隊正嘗試移除分支與清理 reflog 等方式來修復。
AI 也會作弊，AI 學會了像人類一樣，通過偷看答案來作弊，真的很像真實情況。如果說 AI 還有哪些方面越來越像人類，就是喜歡走捷徑，比如作弊，比如代碼過不了測試就改測試。
本地 AI 與合規挑戰
一位作者分享了在 macOS 本地運行小模型的經驗，強調這帶來隱私與可控性，而不是盲目追求生產力神話。llama.cpp 與 LM Studio 是兩條主要路線，模型大小與量化方式是實踐重點。本地 AI 雖不敵大模型，但在學習與安全上有獨特價值。
大膽想象，蘋果一直遲遲沒有進場 AI 有可能在等 AI 本地化的成熟。🤔
AI 與隱私
Gabriel Weinberg 指出，AI 聊天比傳統網路追蹤更具隱私風險，因為對話長度與深度能揭露個人思維模式與溝通風格。這些資訊可能被用於廣告操縱或政治影響，尤其當「持久記憶」讓影響更隱微、更難查證時。DuckDuckGo 推出 Duck.ai，展示了「隱私友善 AI」的替代路徑。
我現在也用 AI 去工作，去寫代碼。我的基準是，以我為準，我用了，覺得好，才是好模型。你評分最高，但是寫出來的代碼不合格，也是差的模型。
不要盲從，不要盲從，不要盲從。
自動駕駛與技術現實
Tesla 將「完全自動駕駛」改名為「FSD（需監管）」，正式放棄短期兌現無人監管的承諾。批評者認為這與過去的高價銷售承諾存在落差，也讓購買者的期待更加模糊。媒體提醒這種語言轉換可能構成「誘購換貨」式的誤導。
社群討論集中於「純視覺方案」的技術限制，包括惡劣天氣、幻覺與幽靈剎車等問題。許多人認為多模態冗餘才是安全的正確方向，而 Tesla 的措辭調整更像是現實校準。雖然無人駕駛仍是長期目標，但短中期內不太可能達成。
自動駕駛的最大變量在於人，你不知道路人什麼時候會做出什麼抽象的舉動。連自動駕駛都還沒完全做到，那些天天宣稱 AGI 即將到來的人，到底是怎麼有勇氣這麼說的。現在的 AI 連自動駕駛和維護複雜的遺留代碼這種任務都完成不了。
以上是 AI 相關資訊，接下來開始其他技術新聞。📢
工作文化與公司政策
作者反對「996/007」文化，認為長工時不是美德，真正重要的是產出。工作之外的家庭、思考和交流同樣不可或缺，而過度加班會破壞這些價值。持續成功應來自自願選擇的強度與長期節奏，而不是消耗性的工時。
看似無用的愛好、閱讀，實際上塑造了人真正的思想，這時候精神得到滋養，素質才會得到提升。996/007 剝奪了這種成長的可能性，長期來看對個人是有害的。
35 危機從被雇用者的角度看，是因為年輕時沒有提升基本素質的機會，才會導致一年經驗用十年，最後被市場淘汰。
微軟返崗政策
微軟轉向更嚴格的返崗政策，要求員工每週至少三天到辦公室，並將從西雅圖開始逐步推廣。公司強調這與 AI 時代的協作需求相關，並與近期提升績效壓力相呼應。這標誌著從過去的寬鬆遠程轉向與 Google、Meta 類似的混合辦公模式。
遠程只適合自律的人，同時遠程有可能讓人的關係變得陌生。遠程還可能會讓工作變成 24 小時 on-call。
AirPods 即時翻譯受限
蘋果的新功能「AirPods 實時翻譯」在歐盟受限，EU 賬號與地區雙重條件下暫不可用。原因被認為與 GDPR 與《AI 法案》合規有關，解禁時間未明。這提醒所有出海產品必須預先考慮功能分區與隱私流轉的策略。
之前提到在歐洲經營企業有多困難，創新有多艱難，層層法規阻礙，等到合規了，別人早已在世界各地開花結果。這一點真的和中國大陸很像。一個是政治敏感度過高，一個是官員們為了討好基層，拖著所有人一起受影響。
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