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作者對於在 macOS 上使用 Canon G5 X II 相機作為網路攝影機的 Canon 軟體表示不滿，指出相容性和伺服器錯誤的問題。- 到了 macOS 15，這些軟體問題已經解決，但許多功能需要訂閱，這引發了對於使用已擁有的硬體卻需額外付費的擔憂。- 文章批評了硬體公司對軟體功能收費的趨勢，質疑這種做法的公平性。
佳能決定向使用相機作為網路攝影機的用戶收費，這引起了消費者的不滿，並讓人聯想到其他公司對某些功能收費的情況。
這種情況類似於因歐盟關稅而對相機設置的30分鐘錄影限制，使用者經常使用第三方韌體或額外的硬體來繞過這些限制。
這個問題突顯了消費性電子產品中的一個更廣泛趨勢，即公司可能會因財務或法規原因限制功能，儘管在技術上可以在不增加成本的情況下提供這些功能。
SpaceX 的龍飛船成功完成一系列操作，與國際太空站(ISS)對接，展示其在太空作業中的先進能力。
「對接過程涉及多個階段，包括由獵鷹9號火箭發射升空、進入軌道啟動，以及一系列的推進調整以對齊並接近國際太空站。」
此活動強調了 SpaceX 在支持國際太空站任務和推進商業太空飛行技術方面持續扮演的角色。
星艦第七次飛行在加勒比海上空解體，原因疑似為氧氣/燃料洩漏導致壓力增加，進而引發故障。此事件重新引發了對火箭安全性及太空旅行固有挑戰的討論，並與過去的 NASA 任務進行比較。SpaceX 仍然堅持其迭代開發的方法，將失敗視為邁向最終成功的步驟，並計劃很快進行下一次發射。
最高法院已經維持了一項法律，要求字節跳動在指定的截止日期前剝離 TikTok，否則該應用程式將在美國面臨禁令。
如果未進行剝離，像 Apple 和 Google 這樣的服務提供商是否會繼續支持 TikTok 仍存在不確定性。
在美國，TikTok 的未來仍然不確定，使用者正在探索其他平台，而中國政府則在考慮維持其運營的策略。
「最高法院維持了對 TikTok 的禁令，這可能導致其在美國的關閉，並引發了關於全球社交網絡在沒有美國內容的情況下未來發展的疑問。」
該裁決是基於與 TikTok 外國所有權相關的國家安全考量，而非第一修正案問題，這可能會因美國廣告收入的流失而影響 TikTok 的財務可行性。
這種情況突顯了對數據隱私以及外資科技公司影響的更廣泛擔憂。
「世界變得無法投保的觀念被一些較不易受自然災害影響的地區所反駁，這些地區的保險仍然可行。- 適當的建築法規和如控制燃燒等做法可以減輕颶風和野火等事件的風險，維持可保性。- 雖然氣候變遷增加了極端天氣事件，但工程解決方案和改進的風險管理可以幫助應對這些挑戰，儘管在高風險地區的保險成本可能會上升。」
Learn Yjs 是一個互動式教程，旨在教導使用者如何使用 Yjs CRDT(無衝突複製資料類型)庫來構建即時協作應用程式。- 該教程包含即時範例、演示和程式碼練習，涵蓋 Yjs 基礎、分散式應用程式中的狀態處理，以及協作應用程式開發中的挑戰。- 由 Jamsocket 開發，該教程利用 Y-Sweet 並使用 Astro、React 和 Yjs 構建，為使用者提供自動同步和網路互動調整的實作經驗。
「Learn Yjs Interactively」是一個教程，旨在透過互動式演示和程式練習簡化學習 Yjs，一個用於協作應用程式的無衝突複製資料類型(CRDT)庫。- 該教程透過提供對分散式狀態管理的更深入理解，解決了現有資源中的常見不足之處。- Y-Sweet，一個開源的 Rust 伺服器，被強調為 Yjs 的後端解決方案，提供透過 Amazon S3 的儲存功能。
「2024 年 3 月，一家新的 AI 公司推出了 Devin，一位 AI 軟體工程師，並獲得了高達 2100 萬美元的投資，旨在自動化從學習新技術到部署應用程式的任務。- Devin 的初步展示令人印象深刻，但經過 Answer.AI 的測試後，結果喜憂參半，Devin 在 API 整合等簡單任務中表現出色，但在複雜專案中卻顯得力不從心。- 儘管擁有使用者友好的介面，Devin 的自動化特性導致了效率低下，僅在 20 個任務中成功完成了 3 個，突顯了 AI 期望與實際性能之間的差距。」
AI 代理，例如 Devin，透過管理簡單任務來提升生產力，但由於需要徹底的程式碼審查和測試，目前尚無法取代軟體工程師。- 僅依賴 AI 進行工程的公司在程式碼品質上遇到了問題，這突顯了 AI 在解決複雜問題上的現有限制。- 雖然 AI 工具正在快速進步，但目前最有效的用途是作為人類開發者的輔助工具，未來有潛力處理更重要的任務。
「LWN.net 預測到 2025 年，更多的發行版將採用可擴展的排程類別(sched-ext)，以及 Linux 核心中 Rust 程式碼的增加。- 預期會出現類似 XZ 後門的潛在安全威脅，以及來自 AI 生成程式碼的挑戰，並對單一維護者專案的擔憂。- 這一年可能會見證更多開放硬體的出現、行動裝置發行版的復甦，以及雲端產品中的安全問題，全球衝突可能會影響開發社群。」
到 2025 年，隨著開發者在未完全理解的情況下整合 AI 生成的程式碼，重大專案可能會面臨挑戰，這類似於過去從 StackOverflow 複製程式碼所遇到的問題。
在程式設計中日益增加的 AI 工具使用可能導致「學習債務」，即開發者依賴 AI 而未能理解底層程式碼，這突顯了負責任的程式碼理解的重要性。
科技產業必須適應這些變化，在平衡 AI 優勢的同時，也需要具備技能和知識的開發人員，以確保程式碼的品質和責任。