北京
AI评测榜上分数一路走高，但一份新研究把镜头拉到了真实工位上：美国劳动者90%的工作时间，花在当前AI基准测试根本没覆盖的任务上。纸面成绩和实际生产力之间，隔着一道没人量过的沟。
同一周里，另外几件事从不同方向戳中了同一个问题——AI到底能干什么，以及它干得太好时会发生什么。
Llama.cpp 跑进了 PS5
开发者已经把 Llama.cpp 移植到越狱后的 PS5 上，GGUF 模型可以直接在这台游戏机硬件上原生运行。项目地址挂在 GitHub 上，叫 PS5LM。
这件事本身不复杂，但信号明确：llama.cpp 生态的适配能力又一次越过了"传统平台"的边界。游戏主机变成推理终端，靠的不是官方支持，是越狱加移植。
能跑的前提有两个——主机已越狱，以及对应的 Llama.cpp 移植版本。缺一个都不行。
Claude 的两份研究产出
Anthropic 放出了 Claude 在密码学和量子计算两个方向上的研究进展。
一是 ECDSA 曲线起源。Claude 对这套椭圆曲线标准的来龙去脉给出了有价值的分析，展示的是模型在复杂数学与密码学审计上的辅助能力。
二是量子电路设计。研究人员借助 Claude 的推理能力优化量子电路布局，目标是让电路更高效，从而可能加快实用量子计算的落地节奏。
两件事的共同点：模型不是在做问答，是在参与专业领域的实际推演。
AI 审代码审出了瓶颈
Postgres 19 延期了。原因有点反直觉——AI 审查工具找出的 bug 数量，超过了人类开发者能在发布前修完的量。
这既证明了 AI 在质量保障环节的强度，也暴露了修复端的瓶颈：发现问题的速度可以靠模型拉满，但改代码的手还是人的手。
Claude Code 团队则分享了他们在 Anthropic 内部解决大规模代码审查的做法，核心思路是把 AI 驱动的反馈回路嵌进流程，在保持迭代速度的同时不牺牲稳定性。
一边是 AI 把 bug 挖到人修不完，一边是团队在琢磨怎么让 AI 反馈不拖慢节奏。同一个问题的两面。
密码学与硬件侧的两条进展
NIST 椭圆曲线种子悬赏已被正式认领。这个密码学安全领域的节点，说明独立研究者和政府标准机构之间的协作仍在继续。
硬件设计这边，KiCad 10 开始集成 AI 辅助的 PCB 设计，Konnect 项目在自动布线和元件布局上走在前头。
把这几条放在一起看，脉络是清楚的：
- 模型在往非传统硬件上搬（PS5 跑 GGUF）
- 模型在往专业深水区走（ECDSA、量子电路）
- 模型在往工程流程里嵌（代码审查、PCB 布线）
- 但真实工时的覆盖度，评测还差着 90%
Mercor 的这份劳动指数研究给出的数字很直接：当前基准测的是 AI 擅长的那部分，不是人真正花时间的那部分。评测好看，不等于工位上好用。
Postgres 19 的延期是另一个角度的提醒——当 AI 把问题发现能力放大到超过人类修复能力时，瓶颈不会消失，只会换一个位置出现。
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