軟體正確性與供應鏈安全：與 Sean Allen 的對話
The Pragmatic Engineer 採訪 Antithesis 的傑出工程師、Pony 語言核心貢獻者 Sean Allen，討論軟體正確性與供應鏈安全。Allen 主張，ML 語言家族的強型別系統在編譯期能比 ALGOL 家族語言捕捉更多錯誤，而手動測試是確保正確性最差的方式。他也表示，供應鏈攻擊沒有單一的簡單解法，因為像 'E' 這樣有穩健防禦的語言並不流行，而流行的語言則假設生態系統值得信賴。
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The Pragmatic EngineerAI 評分2222
Recode China AIAI 評分3434 DeepSeek 工程師一篇關於 AI 風險的爆紅部落格文章，以及 Anthropic，引發全球媒體關注
DeepSeek 機器學習與核心工程師劉勝宇的一篇部落格文章在網路上爆紅，他質疑前沿 AI 如今是否能夠自行優化其低階 GPU 程式碼，並將 Anthropic 執行長 Dario Amodei 比作阿道夫·希特勒。這篇文章引來《南華早報》與《商業內幕》等媒體報導，放大了關於誰該掌控先進 AI 的爭論。
Charlie O'NeillAI 評分3838 AI 界的 Michael Scott 紙業公司：為何開源專業化在智慧上限上勝過前沿實驗室
Opus 4.6 與 GPT-5.3-Codex 上週雙雙發布，但決定性的競爭並非原始能力。論點認為，多數具經濟價值的工作位於專業化層，在該層中，一個以客戶自有資料微調、參數低於 80B 的模型，在該客戶的工作流程上勝過 GPT-5.2——更快、更便宜，且不必將專有資料送交第三方。開源只需追上智慧上限，而非前沿，而實驗室對資本依賴的時鐘才是較弱的一環。