AI趨勢周報第274期：Canva改寫徵才規則，要求開發者面試時用AI輔助寫程式

重點新聞（0606～0612）

 AI輔助開發     Canva     面試  

Canva改寫徵才規則，要求開發者面試時用AI輔助寫程式

設計平臺大廠Canva大改技術人才面試條件，強烈建議前後端、機器學習等職缺應徵者，在面試中使用AI輔助工具，如Copilot、Cursor或Claude等，更貼近Canva自家的開發日常。Canva進一步說明，自家近半數的前後端團隊成員，每天都用AI工具來設計原型、理解龐大的程式碼庫和生成程式碼。他們認為，舊有不允許使用AI的面試，已與實務脫節了。

因此，Canva先在一次面試中試行，以AI輔助開發，取代傳統電腦科學基礎考題，並觀察面試者如何用AI工具、如何拆解複雜且模糊的需求、如何在使用AI的同時做出合理決策、能否識別並修復AI生成的程式碼問題，以及有能力確保AI生成的解決方案符合上線標準。Canva發現，表現最好的面試者，不但會詢問詳細的產品需求，也會策略性的使用AI完成任務，還能在AI出現問題時完善調整，也能嚴謹審查AI生成的程式碼並修正。

於是，Canva決定調整未來的開發者面試規則，以AI輔助開發為主，同時納入新流程，來評估受試者的電腦科學基礎知識。Canva表示，他們會提前告知面試者，面試會要求他們使用AI工具，並強烈建議在面試前就練習用這些工具。Canva認為，這種面試模式，可以幫助他們挑出深思熟慮、能有效利用AI的工程師，成為實務所需的人才。（詳全文）

蘋果     推理模型     LLM  

蘋果：推理模型並非真的會推理

最近，蘋果發布一項推理模型研究報告《The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity》，探討問題的複雜度，是否會影響推理模型表現。他們發現，問題很簡單時，AI的回答看起來很聰明，一旦問題變得複雜，模型就會曝露局限性。

研究人員以《河內塔》（Tower of Hanoi）和最短路徑等經典邏輯遊戲來測試LLM與LRM，結果發現，在低複雜度下，非思考模型相對準確；隨著複雜度的增加，推理模型表現更好，但需要更多的Token。而在高難度下，不管是LLM或LRM都會故障。更意外的是，就算提供模型正確的演算法，仍無法明顯改善表現，而且不論是什麼種類的問題，模型都無法將推理能力延伸到訓練資料以外的內容。

科技領域投資人Josh Wolfe總結，LLM會過度思考簡單問題，遇到複雜問題時，卻在還有很多運算資源時便早早放棄；就算掌握正確的演算法，也還是會搞砸，顯示模型缺乏的是基本邏輯。這意味著，這些模型不具備推理能力。（詳全文）

  機器人     Hugging Face     視覺  

Hugging Face開源輕量機器人模型，主打Mac也能跑

Hugging Face最新開源SmolVLA，是一款只有4.5億參數、可在Mac電腦等消費級硬體上執行的視覺語言動作模型（VLA），主打低門檻、高泛化能力。進一步來說，這套SmolVLA整合了Transformer和flow-matching解碼器，採4大技術：

1. 在視覺模型中跳過一半層數，來加速模型推論速度

2. 混合自注意與交叉注意力區塊，強化多模態訊息整合效率

3. 使用少量視覺Token，來提高處理速度

4. 用更輕量的SmolVLM2進行預訓練，降低硬體需求

即使訓練資料不到3萬筆，SmolVLA在LIBERO、Meta-World等基準模擬測試中，表現比更大型的模型如Octo、OpenVLA等還要好。模型與訓練程式碼分別釋出於Hugging Face與GitHub。（詳全文）

  WWDC    蘋果      基礎模型框架  

蘋果發表基礎模型框架

在日前舉行的WWDC大會上，蘋果發表一套基礎模型框架（Foundation Models Framework），允許第三方開發者存取蘋果裝置上內建的大型語言模型，也就是Apple Intelligence所使用的模型，來在程式中整合AI能力。

這個裝置內建的大型語言模型，擅長各種文本生成任務，如摘要、實體萃取、文字理解、優化、遊戲對話和創意內容生成等。而基礎模型框架可讓開發者建置AI驅動功能，既可離線、保護使用者隱私，也不會產生推理成本，例如教育應用程式可根據裝置上的使用者筆記生成測驗，戶外應用程式也能添加自然語言搜尋功能，讓使用者也能離線使用。

這套基礎模型框架原生支援Swift，開發者只需寫短短的3行程式碼，就能存取Apple Intelligence模型。該框架即日起在蘋果開發者計畫（Apple Developer Program）展開測試，公測版將於下個月由Apple Beta Software Program釋出。（詳全文）

  o3-pro     OpenAI     思考  

OpenAI揭露o3-pro模型

日前，OpenAI揭露最新推理模型o3-pro，價格比o1-pro便宜87%，o3模型費用也降價80%。OpenAI o3-pro是用來取代o1-pro模型，即日起供ChatGPT Pro和Team方案用戶在模型選單中選用，Enterprise和Edu用戶很快也能使用。此外，o3-pro也透過Responses API開放給開發人員。

o3-pro是OpenAI最強的智慧模型，其設計宗旨是思考更久，並提供更可靠的回答。和o3一樣，o3-pro可使用工具，如搜尋網頁、分析檔案、理解視覺輸入、使用Python等，但也由於o3-pro使用工具，因此完成一項回應所需時間，比o1-pro更長。OpenAI建議將o3-pro用在更複雜、需要可靠答案而非要快速回答的問題。由於技術因素，o3-pro暫不提供即時對話功能，也暫不支援圖片生成。（詳全文）

  Xcode 26     AI助理     開發環境  

蘋果整合開發環境Xcode 26，導入AI助理

在日前WWDC 2025大會中，蘋果發表新版開發環境Xcode 26，整合了AI助理，正式支援ChatGPT並開放API連接第三方語言模型，來提高程式碼自動生成、錯誤修正、文件產生和專案導覽等工作效率。

進一步來說，Xcode 26的智慧程式開發（Coding Intelligence）功能，可讓開發者在側邊欄啟用AI助理，以自然語言與AI互動，執行程式碼範例、解釋專案架構、產生或修改特定函式等任務，也能請AI協助除錯或自動產生文件。開發者可選用預設的ChatGPT模型，或自訂加入如Anthropic、Ollama等本地或雲端模型，並透過API金鑰彈性切換與管理模型來源。（詳全文）

  開發工具     Cursor     程式碼審查  

AI輔助開發工具Cursor推出1.0正式版

AI輔助開發編輯器Cursor正式推出1.0版，更新亮點包括BugBot自動程式碼審查、Jupyter Notebook協作支援、背景代理（Background Agent）啟用與MCP一鍵部署。進一步來說，BugBot可在GitHub PR（提取要求）中自動檢查錯誤並具體留言，開發者可透過Fix in Cursor按鈕切換到編輯器，系統自動填入修正建議，加速修正。

背景代理則已全面開放，支援Cursor環境的即時遠端協作編輯；而Jupyter Notebook用戶可透過代理直接編輯多段程式區塊，優化資料分析與原型開發流程。此外，新版本也支援MCP伺服器快速安裝和OAuth認證整合，降低部署門檻。Cursor 1.0也加入Memories記憶功能測試版，記錄專案上下文，加快團隊溝通。聊天室則新增Mermaid圖表與Markdown表格即時生成功能，搭配改版儀表板，讓開發狀況更透明、容易追蹤。（詳全文）

  FDA     安全性審查     Elsa  

FDA推出通用AI工具Elsa，可望加速審查流程

美國食品藥物管理局（FDA）六月初宣布，原本預計6月30日全面部署的生成式AI工具Elsa，已提前上線。FDA指出，Elsa是一種由大型語言模型（LLM）驅動的AI工具，可協助閱讀、寫作和摘錄，能總結不良事件，來支援安全性評估、執行更快速的標籤比較，以及生成程式碼，來協助打造非臨床應用的資料庫。

FDA局長Marty Makary表示，FDA已經開始用Elsa加速臨床試驗審查，縮短科學評估所需的時間，還能識別高優先等級的檢查目標。他們舉例，一名科學審查員使用Elsa，在6分鐘內完成了原本需要2到3天的任務。一般來說，FDA收到藥物核准申請後，會在6至10個月中作出審查決定，而Elsa可望加速這個流程。在安全性上，Elsa建置於高安全性的GovCloud政府雲端環境中，FDA員工可安全存取內部檔案，同時確保所有資訊都保存在組織內。這些模型，不會用受監管產業提交的資料來訓練。（詳全文）

圖片來源／Canva、Hugging Face、蘋果

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資料來源：iThome整理，2025年6月