【忍無可忍 🤬】由 Google Chrome、Opera、Vivaldi、Midori、BrowserWorks 以及 Wavebox 等多家瀏覽器廠商組成的「瀏覽器選擇聯盟」（Browser Choice Alliance），日前正式向 Microsoft 執行長 Satya Nadella發出聯合公開信，直言微軟的種種市場手段已經讓業界「忍無可忍」（enough is enough），強烈敦促停止在 Windows 作業系統中強行推廣 Edge 瀏覽器的不公平競爭行為，並正視與尊重使用者的自主選擇權。

據「瀏覽器選擇聯盟」指出，Microsoft 正利用其在 PC 市場的絕對主導地位，採取各種具有誤導性的「暗黑模式」（dark patterns）與技術限制，強迫使用者使用其內建的 Edge 瀏覽器。

聯盟強調，隨著 A 時代的來臨，個人電腦在日常生活與工作中的普及度更甚以往，微軟若在技術層面限制用戶的軟體選擇，不僅會嚴重損害廣大使用者的使用體驗，更會破壞第三方瀏覽器廠商的生存與創新空間。

【科技 ✅】顛覆傳統建築模式！澳洲 3D 打印技術公司 Luyten 宣布推出全球首款安裝於塔式起重機（俗稱「天秤」）的 3D 建築打印平台「Ascend」。該平台將傳統工地常見的物料起重設備，轉化為自動化建築機械人，能夠直接根據數碼設計圖進行混凝土結構打印，最高可建造高達 100 米的高樓建築。

據《Interesting Engineering》報導，這款名為「Ascend」的 3D 建築打印機，首度將傳統的塔式起重機結構、機械人技術、AI 演算法以及數碼建築工作流程完美結合。

在實際運作中，「Ascend」利用先進的演算法規劃最佳的打印路徑、即時監控施工進度，並將建造過程進行最佳化調整。該系統具備高達 45 米的工作半徑，最大操作高度可達 100 米。

【Computex 2026 ✅】Marvell 在 Computex 2026 大會前夕，股價突然大漲 16%，到底發生了什麼事 ? 原來是 NVIDIA CEO 黃仁勳在 Computex 2026 Keynote 主題演講中說了一句，指 Marvell 有望成為「下一個市值達萬億美元的企業」；正正因為這一句話，其股價隨即應聲呈火箭式暴漲。

原本 Marvell 於昨日常規交易時段已上漲 7.04%，收報 219.43 美元，逼近歷史新高。然而，在黃仁勳發表相關言論後，其盤後股價瞬間拉升逾 16%，雖然隨後漲幅略為收窄，但仍維持約 11.5% 的強勁升幅。

昨日黃仁勳在 Computex 主題演講中，邀請了 Marvell 的 Matthew Murphy 上台交流。Matthew 在台上祝賀 NVIDIA 全新 N1 / N1X 晶片大獲成功，黃仁勳隨後以輕鬆幽默的語調，稱 Marvell 將會是下一個晉升萬億美元市值俱樂部的成員。儘管該言論在當時帶有社交與玩笑性質，但對於正尋找下一隻 AI 飆股的市場交易員及散戶而言，這已被視為黃仁勳對 Marvell 技術實力與市場地位的強力背書。

【你敢用嗎 ?㊙️】儘管 Tesla 執行長 Elon Musk 近十年來不斷向外界承諾將實現「完全自動駕駛」的願景，並宣稱其「全自動駕駛」（Full Self-Driving, FSD）系統的安全性比人類駕駛高出近 10 倍。然而，外媒引述多位 Tesla 內部訓練 FSD 系統的員工坦言，該系統在實際運作中頻繁出現無法辨識野生動物、險些撞擊兒童以及嚴重超速等險象環生的狀況，他們在現實生活中「根本不敢信任」FSD 系統，甚至痛批官方宣稱的安全數據「全是胡扯（Bullshit）」。

據《路透社》報導，他們私下訪問了 7 名負責 FSD 員工。這群員工曾於美國猶他州等地，編制了數百人的數據標籤團隊，其日常工作是透過觀看由車主上傳、在運行 FSD 系統時的實際行車紀錄畫面，進行異常行為的標記與校正。

據內部員工透露，他們在屏幕上目睹了大量令人擔憂的畫面，包括車輛在完全沒有煞車的情況下撞擊貓、狗及鹿等野生動物；在路上險些撞上兒童；甚至在部分路段直接無視限速，超速達 20 至 30 英里（約時速 32 至 48 公里）。儘管前線訓練人員每天都在處理這些嚴重的系統盲點，Elon Musk 與 Tesla 高層仍持續向大眾宣稱 FSD 已具備接管方向盤的能力。

【AI 時代 😂】外媒報導，電腦視覺與機器人專家 Steven Cheng 近日公佈其「AI 終極滅蚊器」的研發成果。該裝置透過 AI 深度學習技術搭配 Laser 設備，經過四個月的持續訓練，現已能夠精準辨識並自動鎖定家居蚊蟲。

據《Tom's Hardware》報導，該「AI 終極滅蚊器」歷時四個月完成原型機研發，結合了電腦視覺與深度學習技術。為了建立高準確度的蚊蟲辨識模型，研發者在前期準備階段，利用單鏡反光相機（DSLR）搭配高倍率變焦鏡頭，拍攝了大量蚊子影像以建立數據集。Steven Cheng 透露，在收集影像數據的過程中，他甚至因而被蚊蟲叮咬了無數次。

在完成數據集的收集與標註後，Steven Cheng 利用高階顯示卡進行深度學習模型訓練，成功讓系統具備優異的蚊蟲辨識與追蹤能力。在硬件架構上，該裝置配置了經過特殊調校的雷射光源，能瞬間擊斃蚊蟲，並將整體設備安裝在高精度的工業級旋轉雲台上，形成自動化的「雷射滅蚊砲」。