猜猜這是什麼？

無聊如我，才會想去逛電腦歷史博物館 😂

裡面沒什麼人，逛完整個博物館才很直觀地發現，電腦早期的歷史幾乎是一台又一台硬體堆積出來的。

我們現在熟悉的「軟體世界」，其實是很後來的事情，在博物館裡面硬體和軟體的佔地面積比例很懸殊。

當天用古董機器，打了一張自己名字的打孔卡（punched card）。

某種意義上，這就是那個年代「可以拿在手上的程式碼 / 資料」。

卡片上每一個洞的位置都代表資料，機器會像是數鈔票一樣，一張一張的讀卡片的孔位，輸出對應的資料。

姓名、地址這些資訊，都可以先打在卡片上，再放進機器讀取、處理，甚至是列印成文字，好久好久以前，雜誌的收件地址就是這樣印出來的～

WeHelp 正式推出「學習地圖」系列教程頁面。

包括 C 語言；Python 資料工程、人工智慧；Python 後端工程；JavaScript 前端工程的相關課程，有循序漸進的課程安排，詳細的課綱和文字版的課程內容。

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上了年紀之後，熬一次夜就要兩三天才能完全補回來。
熬夜看漫畫、追劇這種事，年輕人要把握青春多做～（Ｘ

谷歌降低 Pixel 相機的性能來提升性能。

我們要來討論一百種評估產品會不會成功的角度。

Google 現在允許使用者移除 Gemini 的可見浮水印。
Google now lets you remove Gemini's visible watermark
Source: https://www.gsmarena.com/google_now_lets_you_remove_geminis_visible_watermark_-news-74188.php

Google 最近更新了其 AI 助理 Gemini 的影像生成功能，允許使用者在生成圖片後，選擇移除畫面上的可見浮水印。這項更動旨在提供更具專業感且無干擾的視覺產出，讓使用者在進行創意設計或簡報製作時，能直接獲得更純淨的影像內容，而不再被強制標註的浮水印所限制。

在生成式 AI 發展初期，Google 為了應對深偽技術（Deepfake）與假新聞的風險，採取了較為審慎的策略，於所有 AI 生成影像中強制加入可見浮水印。與此同時，Google DeepMind 開發了「SynthID」技術，這是一種將數位浮水印直接嵌入影像像素中的技術，雖然肉眼無法察覺，但可透過專門工具辨識。隨著技術成熟與使用者對創作自由度的需求增加，Google 開始調整策略，轉向以技術性隱形標記為主，而非視覺上的強制標註。

這一轉變預示著 AI 內容辨識將從「視覺化標示」轉向「元數據與數位指紋」的階段。未來，隱形浮水印（如 SynthID）與業界標準（如 C2PA）將成為辨別 AI 內容的主流，這能兼顧美觀與安全性。然而，移除可見浮水印也可能增加一般大眾辨識虛假資訊的難度，未來政府與監管機構可能會針對「數位內容溯源」提出更嚴格的技術要求，要求平台在移除可見標誌的同時，必須確保底層的追蹤技術不可被竄改。

蘋果公司在阿里巴巴的幫助下，為中國市場訓練了自己的AI模型。
Apple trained its own AI model for China with help from Alibaba
Source: https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/980160/apple-intelligence-china-custom-ai-model-alibaba

蘋果正積極為其「Apple Intelligence」進入中國市場做準備。由於中國政府對生成式人工智慧（GenAI）實施嚴格的審查與監管，蘋果無法在當地使用其全球合作夥伴 OpenAI 的服務。最新消息指出，蘋果正與阿里巴巴等本土科技巨頭合作，利用其雲端基礎設施或模型技術來訓練與優化專為中國市場設計的 AI 模型，以確保在符合當地法規的前提下，能為中國用戶提供流暢且在地化的智慧化體驗。


長期以來，中國一直是蘋果最重要的海外市場與供應鏈基地，但隨著美中科技戰升溫以及中國《生成式人工智能服務管理暫行辦法》的實施，所有在當地推出的 AI 模型都必須經過官方備案與審核。過去蘋果在中國曾多次為配合監管而做出調整，例如將 iCloud 數據交由「雲上貴州」營運。隨著華為、小米等本土品牌紛紛推出深度集成的國產 AI 功能，蘋果面臨著巨大的競爭壓力，必須尋求與阿里巴巴或百度等本土公司合作，才能避免在中國市場的 AI 競賽中掉隊。


這項合作預示著蘋果的生態系統將出現「碎片化」現象，中國版與全球版 AI 功能在底層架構與內容產出上可能存在顯著差異。未來，蘋果必須在維持其一貫的用戶隱私承諾與遵守中國政府數據監管要求之間取得艱難平衡。若此次與阿里巴巴的合作模式取得成功，將為其他跨國科技公司進入中國 AI 市場提供參考範本；然而，這也可能引發國際社會對於數據安全與技術妥協的疑慮，進一步複雜化蘋果在全球的品牌形象。

優惠活動：Google Pixel 11 系列預購開始
Deals: Google Pixel 11 series pre-orders start
Source: https://www.gsmarena.com/deals_google_pixel_11_series_preorders_start-news-74183.php

Google 正式啟動了最新旗艦手機 Pixel 11 系列的預購活動。本次預購不僅涵蓋了標準版與 Pro 機型，還推出了多項早鳥優惠，包括電信商補貼、舊換新加碼折扣，以及附贈 Google Store 抵用金或新款穿戴裝置。這標誌著 Google 年度硬體盛事的開端，旨在透過整合更深層的 AI 功能與升級的硬體規格，吸引追求原生 Android 體驗與頂尖影像技術的消費者。

歷史背景
Google 自 2016 年推出 Pixel 系列取代 Nexus 以來，一直致力於打造「軟硬體高度整合」的標竿。關鍵轉折點發生在 Pixel 6 系列，當時 Google 首次導入自研的 Tensor 晶片，擺脫對高通的依賴，並將研發重心轉向機器學習與影像處理。隨著後續幾代產品在人工智慧（Gemini）應用上的成熟，Pixel 11 的推出代表了 Google 在自研晶片架構上的進一步演進，並延續了其作為 Android 陣營 AI 技術領頭羊的角色。

隨著 Pixel 11 系列的上市，智慧型手機市場將進一步轉向以「AI 驅動」為核心的競爭模式。若 Pixel 11 的自研晶片在效能與能效比上取得重大突破，將可能顯著提升 Google 在高端智慧型手機市場的佔有率，挑戰 Apple 與 Samsung 的地位。長期來看，這將推動更多生成式 AI 功能在行動端的原生化，如更直覺的語音互動與自動化任務處理，進而徹底改變使用者與行動裝置的互動邏輯，並迫使競爭對手加速軟硬體深度融合的研發進程。

在城市環境中，Google Pixel Watch 5 GPS 的表現優於 Apple Watch Ultra 3。
Google Pixel Watch 5 GPS Beats Apple Watch Ultra 3 in Cities
Source: https://www.geeky-gadgets.com/pixel-watch-5-gps-accuracy/

根據最新的測試報告，Google Pixel Watch 5 在高樓林立的城市環境中，其 GPS 精準度表現超越了 Apple Watch Ultra 3。這項突破主要歸功於 Google 改進的雙頻 GPS 技術與 AI 輔助定位演算法，有效解決了城市「建築叢林」造成的訊號遮蔽與反射問題，使其在導航與運動追蹤的穩定性上展現出顯著優勢。


長期以來，Apple Watch Ultra 系列憑藉其強大的硬體配置與精準的定位系統，一直被視為戶外運動手錶的標竿，特別是在極端環境下的表現。相比之下，早期的 Google Pixel Watch 在電池續航與 GPS 穩定度上曾面臨不少挑戰。然而，隨著 Google 深度整合 Fitbit 的技術經驗，並在歷代機型中持續強化多頻多星定位系統（Multi-band GNSS）的研發，雙方在定位技術上的差距逐年縮小，最終在第五代產品實現了針對城市環境的技術反超。


這場技術競爭將促使 Apple 在未來的產品中進一步升級硬體架構或優化演算法，以奪回在精準定位領域的領先地位。對於消費者而言，這意味著智慧手錶的競爭核心已從單純的健康監測擴展到極致的環境適應能力。未來，AI 修正定位技術將成為高階手錶的標配，且 Google 在穿戴裝置市場的硬體實力獲得認可後，將顯著提升其在高階運動市場的佔有率，挑戰 Apple 長期以來的壟斷局面。

谷歌正在為 Android 17 添加大量新的自訂選項
Google is adding tons of new customization options to Android 17
Source: https://www.gsmarena.com/google_is_adding_tons_of_new_customization_options_to_android_17-news-74193.php

根據最新消息，Google 正在為預計於 2025 年發布的 Android 17 開發大量新的自定義功能。這些更新預計將涵蓋使用者介面的各個層面，包括更進階的鎖定螢幕小工具、更靈活的圖示排列以及深度的色彩調整選項。這顯示 Google 意圖讓 Android 系統在視覺呈現上更具個人化，並賦予使用者更強大的控制權，以區隔其與競爭對手的差異。

Android 系統自誕生以來，一直以「開放」與「高自由度」作為其核心競爭力。從早期的第三方啟動器（Launcher）到 Android 5.0 引入的 Material Design，Google 持續探索介面美學。2021 年推出的 Android 12 帶來了「Material You」設計語言，實現了根據桌布自動調整系統色調的動態色彩功能，這被視為個人化設計的重大轉折點。隨後的版本多為小幅修補，而 Android 17 的大規模更新則被視為該設計理念的進一步深化。

這些新增的自定義選項將進一步鞏固 Android 在追求個性化使用者市場中的領導地位，並可能迫使競爭對手 Apple 在 iOS 系統中加入更多開放性功能。長遠來看，這可能導向由人工智慧驅動的「自適應介面」，系統能根據使用者的行為習慣自動調整排版。然而，這也對 App 開發者提出了挑戰，因為他們必須確保應用程式在無數種自定義組合下仍能保持良好的視覺一致性與易用性。

LG與英偉達聯手打造人工智慧機器人與自動駕駛汽車硬體
LG joins forces with Nvidia to build AI-powered robots and hardware for self-driving cars
Source: https://www.gsmarena.com/lg_joins_forces_with_nvidia_to_build_aipowered_robots_and_hardware_for_selfdriving_cars-news-74180.php

LG 電子與 NVIDIA 達成策略合作，共同開發人工智慧（AI）驅動的機器人以及自動駕駛汽車硬體。這項合作將結合 NVIDIA 強大的 AI 運算平台與 LG 在電子製造、感測器技術及車用零組件方面的專長，旨在提升自動駕駛系統的運算效率與機器人的自主化決策能力。

LG 近年來經歷了重大的業務轉型，在 2021 年退出智慧型手機市場後，便將核心資源轉向電動車組件（如與 Magna 的合資公司）及智慧生活解決方案。而 NVIDIA 則從傳統的顯示卡製造商轉型為全球 AI 運算的領導者，其 DRIVE 平台已成為自動駕駛領域的重要標準。兩家公司過去在顯示技術、雲端遊戲及車載娛樂系統已有多年合作基礎，此次結盟象徵雙方將合作範圍從軟體應用擴展至更深層的工業自動化與車用硬體核心領域。

此次合作預計將加速自動駕駛技術的普及，使 LG 轉型為全球電動車供應鏈中不可或缺的 Tier 1 硬體供應商。在機器人領域，結合 NVIDIA 的 AI 模擬與訓練技術，LG 的服務型與工業用機器人將具備更強大的環境感知與複雜任務處理能力，進而推動智慧工廠與自動化物流的升級。這也可能引發其他家電巨頭與晶片大廠的連鎖結盟，進一步重塑全球 AIoT（人工智慧物聯網）與智慧交通的競爭格局。