科研AI贈額結束時，機構該留下什麼
AI科研資助的價值不只在使用量；機構還需要決定哪些能力值得續費、移交，哪些實驗可以有依據地結束。
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從擷取結果到工單分流，欄位狀態應當對應下一步動作
欄位沒有填出答案時，業務系統仍要知道原因；否則，整齊的資料會把不同的未知混在一起。
共享LiteRT執行環境，讓應用驗收多了一隻時鐘
共享基礎設施可以簡化交付，但應用仍須證明自己的體驗承諾在使用者裝置上成立。
智慧代理驗收規則錯了，怎樣完成一次真正的糾正
修正分數、修復未來行為與處理歷史動作，是三項不能互相替代的工作。
LFM3拉長上下文之後，測試需要追蹤證據之間的關係
有用的長上下文測試，不只是找回一句話，還要檢驗助手能否把分散的證據正確連接起來。
AI給研究點子排序時，否決決定需要另設一道邊界
Ai2的新穎性評估研究提出一個實際問題：自動評分應該被允許決定什麼？
AI代理清單裡，負責人不能只是一個名字
把代理權限與預算責任放在一起，才能看見安全看板和費用報表各自遺漏的營運問題。
自動駕駛的虛擬世界，不能把難題一起生成掉
生成更多駕駛畫面，不等於增加同等分量的測試證據；關鍵是場景中需要考驗的困難是否仍然存在。
AI用得更深入，為什麼數據裡反而可能更安靜
工作遷入受管理工具，可能先改變可見數據而非需求；判斷AI採用情況，需要單獨記錄渠道遷移。
預設保存之後，AI應用的資料責任多了一層
Gemini的新專案日誌預設值提醒團隊：遷移應用時，也要重新核對紀錄的用途與生命週期。
醫療AI想再問一步，這份資訊要付出什麼代價？
評估診斷AI，需要追問資訊能否真正取得、取得它帶來什麼負擔，以及它是否改變了診療決策。
AI的意外想法，如何成為可以負責的事實陳述
讓AI自由提出方案，也要在方案進入公開文件之前，保留假設與已核實事實的邊界。