2025 09 05 HackerNews

2025-09-05 Hacker News Top Stories #

30分钟与陌生人：文章介绍了CANDOR语料库，探讨了面对面交流的重要性，并分析了在线交流的局限性。

哪里有铲子软件？：作者质疑AI编程工具的生产力提升claim，认为其实际效率并未显著提高。

持续关注的事物会开始自我循环：文章探讨了持续关注的价值及其对感知和体验的影响，强调延迟满足和多巴胺的作用。

Tempo：Stripe推出的专为支付设计的L1区块链，支持高吞吐量、低成本的全球交易解决方案。

Le Chat：Mistral AI推出的AI助手，支持企业级平台操作和对话记忆功能，免费开放使用。

Atlassian收购The Browser Company：Atlassian以6.1亿美元收购The Browser Company，计划整合其AI浏览器技术。

人工智能是否正在摧毁年轻人的工作？：研究显示AI可能对年轻劳动力市场产生负面影响，尤其是就业率下降。

谷歌删除净零承诺：谷歌移除了2030年实现净零排放的承诺，尽管仍声称致力于可持续发展。

Neovim Pack：Neovim支持通过Git或Mercurial仓库管理插件，提供自动加载和按需加载功能。

reMarkable Paper Pro Move：一款便携式纸感平板电脑，提供长续航和丰富的笔记功能，但用户对订阅服务存在争议。

30 minutes with a stranger #

https://pudding.cool/2025/06/hello-stranger/

网页通过卡通的方式展示了 1700 组对话，这些对话来自约 1500 个人。

这些对话来自一个名为 CANDOR（Conversation: A Naturalistic Dataset of Online Recordings）的大型多模态语料库，旨在推动对自然对话的科学研究。该语料库包含 1656 个自然对话，录音时长超过 850 小时，总字数超过 700 万，存储数据量超过 1TB，包括音频、视频和逐字稿，以及参与者在对话后的反思调查。此数据集为跨学科的对话研究提供了丰富的资源，促进了对话研究的深入和多样化。

文章首先阐述了对话在社会交往中的重要性，以及对话研究面临的复杂性挑战。对话不仅是人类特有的合作行为，还涉及语言学习、文化传承和心理健康等多个方面。然而，因其高度的互依性、多模态性及情境化特征，使得对话的实证研究相对困难。

CANDOR 语料库的收集过程从 2020 年 1 月至 11 月，采用了自动匹配算法招募参与者。参与者必须为 18 岁以上的美国居民，研究团队通过 Prolific 平台招募，确保参与者在录音前经过知情同意。最终数据集中有 1456 名独特参与者，涵盖了广泛的性别、教育、种族和年龄群体。

在对话内容方面，参与者被指示进行至少 25 分钟的自由对话，话题没有限制。对话通过基于 TokBox OpenTok 视频 API 的网络应用进行录制，参与者完成后填写一份后续调查，反映他们对对话的感受和对对话伙伴的看法。

文章接着讨论了如何利用这一语料库进行各种研究，分为五个主要部分：首先，验证已有的转话（turn-taking）研究发现；其次，探讨对话与心理健康的关系；第三，研究转话模式与人们心理健康之间的关联；第四，应用计算模型分析文本、音频和视觉数据，以识别优秀对话者的特征；最后，分析语料库在话题、关系和人口统计学上的多样性，以及对话过程中参与者在不同背景下的言语和非言语表现。

通过多层次的框架，文章强调了对话研究中低级（转话机制）、中级（语义交流和情感表达）和高级（对话后的评判）特征之间的相互关系，指出这些层面不能孤立地进行研究。最终，作者希望 CANDOR 语料库能够促进跨学科的对话科学研究，推动对这一基本人类社会活动的理解。

HN 热度 908 points | 评论 330 comments | 作者：MaxLeiter | 17 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=45124003

网络上的对话常常陷入琐碎，而现实生活中很少发生，但因为在线交流更便捷，人们容易得到错误印象。
人们应该与陌生人交谈，大多数人在面对面时会展现出温暖和友好。
面对面的交流更容易处理分歧，因为它减少了嘲讽和谴责的可能性。
在线交流时，人们似乎在为一个看不见的观众表演，导致交流倾向于讽刺或得分。
没有得分板的面对面交流让人们更专注于共同度过的时刻。
纯匿名平台可能减少了“得分”问题，因为没有那么多的个人形象需要维护。
USENET 的体验取决于你阅读的群体，有的像现在的 HN 或 Reddit，有的则可能更混乱。
USENET 存在各种类型的网络喷子，就像今天一样。
随着时间的推移，USENET 的风格发生了变化，更像电子邮件列表而不是聊天。
网络对话的去人性化可能是因为“匿名性”，但也可能有其他因素在起作用。
远程通信（不仅仅是互联网）可能导致人们更难将对方视为“人类”。
网络对话的去人性化可能是因为“城市效应”：环境越密集，人们越倾向于避免交流。
社交媒体已经从交友的地方变成了制造敌人或通过仇恨来团结的地方。

Where’s the shovelware? Why AI coding claims don’t add up #

https://mikelovesrobots.substack.com/p/wheres-the-shovelware-why-ai-coding

这篇文章的作者 Mike Judge 对 AI 在软件开发中的应用持批判态度，认为关于 AI 编程工具能显著提高开发者生产力的说法并不真实。以下是文章的详细总结：

** 个人经历与研究发现 **：
- 作者在编程领域已有 25 年以上的经验，最初对 AI 编程工具持积极态度，但在阅读了 METR 研究后开始产生怀疑。研究显示开发者对自身生产力的评估往往不准确，他们认为 AI 让他们的工作速度提高了 20%，但实际上却使他们的工作速度减慢了 19%。
- 为了验证自己的体验，作者设计了一项实验，通过随机选择使用 AI 或手动编程来测试自己的生产力。经过六周的数据记录，结果显示 AI 并未显著提高他的工作效率，反而在某些情况下反而减慢了工作速度。
**AI 生产力的夸大宣传 **：
- 作者指出，许多公司和开发者都声称 AI 工具极大地提升了生产力，例如 Github Copilot 和 Google 等，但这些声称与实际情况不符。他们的数据表明，即使有广泛的 AI 工具使用，软件发布的数量并没有显著增加。
- 作者花费大量时间和资金分析软件开发的数据，结果显示新软件发布的数量图表几乎是平坦的，未出现预期的增长。
** 行业影响 **：
- 由于 AI 生产力的炒作，很多开发者面临压力，可能失去工作，或是被迫留在不喜欢的工作中。他们可能会感到挫败，因为他们无法达到那些自称 “10 倍工程师” 的同事的生产力水平。
- 作者强调，开发者并没有比之前更频繁地发布软件，这才是衡量生产力的关键指标。
** 对行业常见论点的反驳 **：
- 作者对一些常见论点进行了逐一反驳，例如 “如果掌握了更好的提示，就能成为 10 倍工程师”、“这是一项新技术，需要时间发展” 等。他认为这些说法并没有足够的数据支持，且现有的工具仍然存在明显的效率问题。
** 结论 **：
- 最后，作者呼吁开发者要信任自己的直觉，如果使用 AI 工具感觉不顺手，就不必感到内疚。他建议开发者用实际数据来质疑那些夸大 AI 工具效能的观点。文章强调，开发者并未实现软件发布数量的显著增长，行业内的生产力神话需要被质疑和澄清。

总体而言，作者认为 AI 编程工具的实际效果与其宣传相去甚远，开发者在使用这些工具时应保持批判性思维，并依赖自己的经验和直觉。

HN 热度 667 points | 评论 432 comments | 作者：dbalatero | 1 day ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=45120517

技术领导者因担心错过竞争对手的 AI 优势而陷入恐慌，导致他们将公司重新定位为 AI 优先，并以此为由裁员和降低开发者薪资。
有人认为 AI 在解决需要仔细规划和执行的问题上并没有帮助，反而导致项目交付时间被不切实际地压缩。
有开发者因为客户对 AI 编程的误解而拒绝项目，认为如果 AI 编程真的那么好，客户应该自己尝试。
有人认为客户总是存在，他们总是低估项目所需时间，而开发者可以通过提出边缘情况和业务逻辑的缺陷来展示项目的复杂性。
有人认为使用 AI 编程比自己写代码更快，但仍然需要大量的测试和迭代。
有人认为 AI 编程产生的大部分是无用内容，但通过持续努力最终可以得到有效结果。
开发者抱怨非技术人员在看到原型后急于推出产品，忽略了后续耗时的工作。
在企业环境中，尤其是在旧代码基础上，AI 编程并不适用，项目经理和管理不理解这些工具的细微差别。
有人认为 AI 节省时间主要是在不熟悉的领域编写代码时。
有人质疑如果项目真的只需要 5 小时，为什么不让工程师自己去做。
有人讽刺地表示，他们对 AI 的强烈观点是基于 ChatGPT 告诉他们自己是世界领先的免疫学专家。
有人认为这篇文章没有意义，因为大型语言模型（LLM）不会无缘无故地宣称某人是专家。
有人认为专业知识是次要的，没有结果，专业知识就无关紧要。
有人认为 AI 不是问题的根源，而是经济衰退的前兆。
有人认为公司对 AI 的依赖导致他们处于一种松懈状态，等待 AI 足够好以完成实际工作。
有人认为劳动力供应冲击将与投资者预期的方向相反，2030 年可能会像 2020 年一样。
有人认为如果公司因为机器人将使工程师变得不必要而裁员，且软件工程师职业因被机器人取代而变得不受欢迎，那么当机器人被证明并不那么有效时，将会出现严重的劳动力短缺。

Almost anything you give sustained attention to will begin to loop on itself #

https://www.henrikkarlsson.xyz/p/attention

这篇文章探讨了持续关注事物的价值和它如何影响我们的感知和体验。作者首先以性爱为例，说明持续关注和延迟满足如何增加愉悦感。他认为，当我们抑制冲动，专注于当下，我们为诱惑和幻想创造了空间，欲望开始自我循环并增强。这种期待愉悦激活了大脑中的多巴胺系统，多巴胺与即将到来的愉悦预期相关，而非愉悦本身。当我们被诱惑时，多巴胺的阶段性爆发会让我们对即将到来的愉悦越来越敏感。

文章进一步解释了，不仅仅是多巴胺，还有许多其他系统共同作用，塑造我们对当前的感受。这些包括腺体、激素和大脑的多个区域。这些复杂的生理过程需要时间，这就是为什么深度关注不能立即发生。每个子系统以不同的速率更新它们所反应的事物，如果我们的注意力转换得太快，我们的系统就会失去协调，导致“注意力残留”，这会减少我们对当前事物的感知。

相反，如果我们能够持续关注而不解决或失去兴趣，我们的身体系统就有更多时间相互同步，体验也会变得更深刻。当子系统锁定在同一事物上时，它们开始相互加强，形成越来越强烈的反馈循环。经过一段时间，我们的自我感会消失，我们进入一个在其他情境下显得超现实的领域。

作者还提到，这种模式也适用于性以外的事物。当我们让注意力停留在某物上时，我们的身体系统会同步并相互刺激，形成一个升级循环，重新构建我们的注意力领域。几乎任何我们能够持续关注的事物都会开始自我循环并绽放。

文章还提到了焦虑和快乐的例子，说明如果我们专注于焦虑，它可能会自我循环，导致恐慌发作；如果我们学会持续关注快乐，愉悦感会自我循环，直到爆发，将我们带入一系列几乎幻觉的状态。这需要练习，这种练习被称为禅那，有时被描述为恐慌发作的反面。

作者分享了自己在海滩上的经历，描述了如何通过持续关注而体验到一种深刻的美丽和喜悦。他将这种体验描述为“痛苦的美丽”，并感到自己被要求感受比天生更多的快乐和敬畏。

最后，作者谈到了艺术，认为好的艺术与传达信息无关，而是关于创造信息模式，如果你持续关注，这些模式会以有趣的方式构建你的注意力领域。艺术是一种引导冥想，重点不在于文字，而在于当你关注这些文字（或图像、声音）时，你的大脑会发生什么。没有什么东西需要理解，它只是一些需要体验的东西。

HN 热度 562 points | 评论 156 comments | 作者：jger15 | 10 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=45126503

通过告诉自己“让我们全神贯注 5 分钟，如果还是不想做就可以放弃”的技巧来管理 ADHD。
一旦开始服用 ADHD 药物，需要发展一套全新的技能。
即使能够集中注意力，选择关注什么仍然是一个问题。
服药后，人们可能会发现自己对某些事情的过度专注，以至于忘记了吃饭或睡觉。
一旦开始服药，人们需要意识到自己的能力已经调整，并发展新的应对策略。
除了注意力问题，可能还有其他因素阻碍行动，比如害怕失败。
通过想象自己已经完成了任务，然后从那里开始反向工作，可能会有所帮助。
一旦开始服药，人们可能会发现保持任务和完成工作的能力有所提高，放弃或回避不再是唯一的选择。
推荐了一些有用的书籍，可能也有音频版本。
通过在线测试和医生的帮助来诊断 ADHD，并分享了个人使用 Adderall 的经历。
“行动先于动机”是一个好的方法，可以短路“我没有动力”的说法。
在玩游戏时分心使用第二屏幕可能会减少游戏体验。
如果在看电影时使用第二屏幕，应该停止观看并从库中删除该电影。

Stripe Launches L1 Blockchain: Tempo #

https://tempo.xyz

Tempo 是一个为支付而设计的区块链，由 Stripe 和 Paradigm 孵化，并与领先的金融科技公司和财富 500 强企业合作开发。Tempo 支持所有主要的稳定币，能够为任何商业用例提供高吞吐量、低成本的全球交易。

Tempo 的创建是为了满足现代支付处理的需求，提高速度、效率和可靠性。它由 Stripe 和 Paradigm 启动，并得到了 Anthropic、Coupang、德意志银行、DoorDash、Lead Bank、Mercury、Nubank、OpenAI、Revolut、Shopify、渣打银行、Visa 等公司的设计输入。如果公司有大量实际经济流动，并希望参与塑造 Tempo 的未来，可以与他们联系。

Tempo 专为支付而设计，由金融服务、商业和人工智能领域的领先企业指导，旨在为高交易量用例构建可扩展的基础设施。它具有以下特点：

专为支付设计的能力，包括内置的支付功能，如备注字段和批量转账。
每秒处理超过 100,000 笔交易（TPS），具有亚秒级的最终性，实现全球实时支付。
可预测的低费用，交易费用几乎为零，可以支付任何稳定币。
内置隐私措施，保护用户隐私，同时保持合规标准。

Tempo 适用于多种支付用例，包括：

汇款：即时、安全、低成本地跨境汇款。
全球支付：无论何地、何人、何货币，无需银行延迟或费用。
嵌入式金融：直接在产品中构建合规、可编程的支付功能，支持任何稳定币。
微交易：为数字商品和按需服务启用分支付。
代理商务：为代理商提供低成本、即时支付，以自动执行交易。
代币化存款：将客户资金转移到链上，实现即时结算和高效的银行间转账。

Tempo 的技术特点包括：

费用灵活性：可以用任何稳定币支付交易费用。
专用支付通道：在隔离的区块空间中低成本、可靠地转移资金。
稳定币互操作性：原生支持低费用的稳定币互换，包括自定义发行的稳定币。
批量转账：一次性在链上发送多笔交易，支持原生账户抽象。
黑名单/白名单：通过设置用户级交易权限，满足合规标准。
备注字段：通过添加与 ISO 20022 标准兼容的上下文，加快链下交易的对账速度。

Tempo 与其他区块链的不同之处在于，它是一个 EVM 兼容的 L1 区块链，专为支付而设计。它不取代其他通用区块链，而是结合了满足高交易量支付用例需求的设计选择。Tempo 是一个开放的、无许可的区块链，任何人都可以在上面构建。目前，他们正在与全球合作伙伴测试各种用例，包括跨境支付、B2B 支付、汇款和电子商务。有兴趣与 Tempo 合作的人可以请求访问他们的私有测试网。

HN 热度 440 points | 评论 562 comments | 作者：_nvs | 6 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=45129085

许多实际业务发现稳定币的实用性，比如 Stripe 收购的 Bridge 平台被 SpaceX 用于管理长尾市场的资金。
稳定币并非技术，而是逃避银行监管的借口，类似于 Airbnb 和 Uber 利用监管漏洞。
银行可能会推出自己的稳定币以减少监管，但目前还未这么做，可能是因为他们认为这在商业上没有价值。
稳定币最终会受到与普通银行相同的甚至更多的监管。
监管漏洞是 Airbnb 和 Uber 等公司赚钱的方式，但它们称之为“技术”。
一旦 Airbnb 等公司造成系统性伤害，监管就会随之而来。
有些人认为 Airbnb 不仅仅是监管漏洞，它最初是私人房产主利用其最大资产的新方式。
有人提到“Regulatory Arbitrage”（监管套利）一词来形容这种现象。
有人将这种现象称为“Enshittification”，但有人指出这个术语有特定含义，不应被滥用。
稳定币不能像传统银行那样进行部分准备金银行业务，因为技术不允许随意创造新货币。
美国政府可能喜欢稳定币，因为 Tether 是购买美国国债以支持其稳定币的最大买家之一。

Le Chat: Custom MCP Connectors, Memories #

https://mistral.ai/news/le-chat-mcp-connectors-memories

Le Chat 是 Mistral AI 提供的一款 AI 助手，它现在集成了 20 多个企业级平台，并通过 MCP（Memory, Context, and Personalization）技术，帮助用户在聊天中搜索、总结和执行业务关键工具的操作。这些连接器覆盖了数据、生产力、开发、自动化、商业和自定义集成等多个领域，用户可以在 Databricks、Snowflake、GitHub、Atlassian、Asana、Outlook、Box、Stripe 等工具中使用。

Le Chat 的新功能“Memories”（记忆）可以帮助用户在对话中保持上下文连贯性，根据用户的偏好和事实提供高度个性化的响应。Memories 能够保存重要信息，避免敏感或短暂的内容，并允许用户完全控制存储、编辑或删除记忆。

Le Chat 支持灵活部署，可以在移动设备、浏览器中运行，也可以在本地或云中部署。此外，Le Chat 还允许用户连接到任何远程 MCP 服务器，即使这些服务器没有列在连接器目录中，也能查询、交叉引用和执行操作。

管理员用户可以控制哪些连接器对组织中的哪些用户可用，并确保用户只能访问他们被授权的数据。Le Chat 可以自托管、在私有或公共云中部署，或者作为 Mistral Cloud 中的全托管服务。

Le Chat 的新功能对所有用户免费开放。用户可以访问 chat.mistral.ai 尝试新功能，或者从 App Store 或 Google Play Store 下载 Le Chat 移动应用，无需信用卡信息。此外，Mistral AI 还提供企业级部署服务，并邀请用户参加 9 月 9 日的在线 MCP 入门网络研讨会和 9 月 13-14 日在巴黎举行的 MCP 黑客马拉松。Mistral AI 也在招聘，欢迎对构建世界级 AI 产品感兴趣的人才加入团队。

HN 热度 346 points | 评论 146 comments | 作者：Anon84 | 12 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=45125859

升级到 gpt-5-mini 后性能不佳，转而使用 mistral-medium-0525，价格相同但结果更好、更可靠且速度更快
gpt-5-mini 会忽略提示中的格式，而 mistral-medium 遵循格式的比例更高，但偶尔会插入随机字符导致格式问题
应用级检查和修正 LLM 生成的 JSON 格式是一个常见做法
一些 LLM API 允许提供模式或正则表达式来过滤可能的下一个标记
通过 DOMINO 等方法可以减少 LLM 生成结果与预期不符的影响，提高输出准确性
应用正则表达式过滤可以提高 LLM 生成结果的准确性
预填充助手响应可以减少 LLM 生成无效 JSON 的问题
使用模式强制推断可以确保获得可解析的响应
LLM 生成的 JSON 常常被正则表达式过滤，影响结果分布
训练数据中 Markdown 格式的普遍性导致 LLM 在生成文本时也倾向于使用代码块
使用代码块/反引号作为特殊关键词的提示，对 LLM 和其他工具都有帮助
LSTM 在音乐生成方面表现良好，适用于短 MIDI 片段
缓存包含明确示例的提示可以提高 LLM 的可靠性
定义 JSON 模式并尝试将响应作为 JSON 加载，可以提高响应的准确性
使用反引号分享不同格式的示例，并指导 LLM 也这样做
LLM 在处理多语言和结构化数据时存在挑战，需要不断优化以获得可靠的数据结构

Atlassian is acquiring The Browser Company #

https://www.cnbc.com/2025/09/04/atlassian-the-browser-company-deal.html

澳大利亚软件公司 Atlassian 已同意以 6.1 亿美元现金收购 The Browser Co.，这是一家提供具有人工智能功能的网络浏览器的初创公司。Atlassian 计划在截至 12 月的第二财季完成交易。成立于 2019 年的 The Browser Co.推出了 Arc 浏览器，这是一个可定制的浏览器，内置白板功能，并能分享标签组。此外，他们还推出了 Dia 浏览器，这是一个更简单的选项，允许用户与 AI 助手讨论多个浏览器标签。Atlassian 的联合创始人兼首席执行官 Mike Cannon-Brookes 表示，他发现主流浏览器对于在电脑上工作的人来说存在不足。他认为 Arc 浏览器通过组织标签和自动存档旧标签的能力，帮助他管理了工作。Atlassian 计划利用其在向大公司销售产品方面的经验，来增强 The Browser Co.的技术。AI 搜索引擎 Perplexity 和 OpenAI 都曾与 The Browser Co.就可能的收购进行过谈判。Atlassian 的产品，如 Jira 项目管理软件，依赖于浏览器，因此浏览器对于使用 Atlassian 产品的用户来说至关重要。Atlassian 计划将 Arc 的 SaaS 应用程序体验和高级用户功能，Dia 的 AI 和优雅、速度以及 Atlassian 的企业知识结合起来，共同打造浏览器的 AI 部分。

HN 热度 340 points | 评论 367 comments | 作者：kevinyew | 10 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=45126358

Arc 的战略洞察是完美的——浏览器即操作系统，因此我们应该构建一个可以作为该平台的浏览器。
浏览器是操作系统的观点可以追溯到 Sun Microsystems 的“网络即计算机”口号。
没有人真正实现了“浏览器即操作系统”的体验，这是一个长期存在的事实。
Chromebooks 之所以成功，是因为它们便宜且用于锁定环境（教育和不希望复杂的人）。
用户和 Google 仍然觉得需要突破浏览器框架，这表明浏览器并不是操作系统。
尽管声称浏览器是操作系统，但 Emacs 中的 EWW 只是很小的一部分。
市场上有很多基于 Chromium 的浏览器构建者，每个都试图说服投资者他们能最终成功，尽管仍然基于 Chrome 的框架。
除了 Windows、Apple 和 Google，没有人能制作操作系统，这是一个价值万亿美元的市场，却没有人能竞争。
浏览器显示遵循特定标准集的内容，并且有测试套件来验证合规性，因此每个符合标准的浏览器都应该适用于大多数网站。
没有应用兼容性的操作系统几乎是无法启动的，除非有非常令人信服的理由来切换。
创建操作系统是锁定消费者的理想软件，一旦公司在这方面成功，其他人就很难竞争。
BeOS 的消亡是一个遗憾。
除了主流操作系统外，还有许多嵌入式实时操作系统、不同的系统软件、各种不同的启动加载程序和 UEFI 接口、网络固件等。
Linux 已经进入了聊天。
Arc 不仅仅是 Chromium 的一个分心皮肤，它有一些创新的 UI 部分。
他们正确诊断了 Arc 的问题，但没有解决这些问题，而是选择了重新开始另一个全新的项目。
他们通过被收购获得了成功，但这并不一定意味着 Dia 是 Atlassian 在这次收购中想要的。
我们不知道如果他们继续开发 Arc 会是什么样子，几乎每个成功的公司都是通过努力解决难题而成功的。
假设 Dia 是 Atlassian 在这次收购中想要的，这是一个错误的假设，可能是一个招聘收购。

Evidence that AI is destroying jobs for young people #

https://www.derekthompson.org/p/the-evidence-that-ai-is-destroying

这篇文章探讨了人工智能（AI）对年轻劳动力市场的影响，特别是对新近大学毕业生的就业机会。文章开始时提到，关于 AI 是否已经从年轻人手中夺走工作的讨论存在不同观点，从“可能”到“肯定”再到“几乎肯定不是”。作者 Derek Thompson 在《大西洋月刊》上发表的文章提出了 AI 可能影响年轻大学毕业生就业的可能性，这一观点得到了其他新闻机构和 AI 领域专家的支持。然而，也有分析人士质疑这一论点，认为 AI 对失业的影响证据不足。

最近，斯坦福大学的经济学家们通过研究 ADP 的薪酬数据，发现 22 至 25 岁的年轻工人在“高度暴露于 AI”的工作中，如软件开发人员和客户服务代理，自 ChatGPT 出现以来就业率下降了 13%。与此同时，年长工人和较少暴露于 AI 的工作，如家庭健康助手，就业保持稳定或上升。斯坦福经济学家 Erik Brynjolfsson 指出，当具体观察高度暴露于 AI 的年轻工人时，可以明显看到就业率的变化。

文章强调，尽管这不是一个因果测试，但这项全面的观察性分析控制了所有明显的替代解释，显示出年轻工人在高度暴露于 AI 的类别中就业率下降的明显相关性。文章还提到了两个关键图表，分别展示了年轻软件工程师/软件开发人员和客户服务人员的就业影响，以及家庭健康助手的相反模式，表明这种趋势并非普遍存在于所有职业，而是更集中在那些更多暴露于 AI 的工作中。

HN 热度 327 points | 评论 318 comments | 作者：duck | 24 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=45121342

2023 年 1 月开始的就业率下降可能与大多数公司在 2023 年中后期才开始 LLM/NLP 试点项目无关
2022 年软件工程师就业率下降可能与 2017 年税法变动有关，导致雇佣研发人员成本上升
客户服务行业就业率下降是因为公司不重视客户服务，更倾向于使用自动化和外包
税法变动导致软件成本不能立即抵扣，影响了软件工程业务
零利率政策（ZIRP）结束导致公司不再能以低利率贷款雇佣人员
远程工作可能限制了职业发展，因为人类喜欢连接和面对面交流
有人认为远程工作并不影响职业晋升，因为远程工作可以节省通勤时间，提高工作效率
疫情期间公司过度招聘，现在可能意识到不需要那么多人手
即使税法变动恢复，公司可能已经意识到他们过度招聘了

Google deletes net-zero pledge from sustainability website #

https://www.nationalobserver.com/2025/09/04/investigations/google-net-zero-sustainability

谷歌在 2020 年宣布了一项雄心勃勃的气候行动计划，承诺成为首家全天候运营碳中和的大型公司。然而，五年后，谷歌的“能源之旅”变得异常艰难。2025 年 6 月，谷歌的可持续性网站上还自豪地宣称要在 2030 年实现净零排放，但到了 7 月，这一承诺已经悄然被删除，从网站上的独立部分降级到了公司可持续性报告的附录中。尽管谷歌的外部发言人坚称公司仍致力于 2030 年实现净零排放的目标，但通过追溯谷歌可持续性网站的历史，发现公司在 6 月下旬进行了编辑，几乎删除了所有关于其备受赞誉的净零目标的提及。

谷歌的气候行动雄心曾是大型科技公司的黄金标准，但随着人工智能数据中心的电力需求激增，谷歌在 7 月从其可持续性网站上删除了 2030 年的净零承诺。随着大型科技公司竞相建设新的、耗能巨大的超大规模数据中心以利用全球人工智能的增长，谷歌的年度电力消耗在 2024 年增加了 26%，达到 32.2 太瓦时，几乎与爱尔兰的消耗量相当。麦肯锡公司的一份报告预测，到 2030 年，全球将需要 6.7 万亿美元的新投资来满足对计算能力的爆炸性需求，其中 5.2 万亿美元将用于能够处理 AI 处理负载的数据中心。

随着 AI 工作负载的预测激增，可能会推动约 70% 的新电力需求，预计到 2030 年全球数据中心容量需求将增长 3.5 倍，接近 250 吉瓦。在美国，这一行业将占到国家总能源需求的近 12%，而目前仅略高于 5%。清洁能源技术分析师和气候未来学家迈克尔·伯纳德表示，目前发达国家对电力来源的压力非常大，这些国家的电网已经有 40 年没有更新了。他还指出，谷歌继续签署企业电力购买协议，购买各种可再生能源，包括水电、海上风能甚至先进的地热能。尽管如此，谷歌在处理特朗普政府时似乎也在走钢丝，一方面首席投资官鲁思·波拉特支持扩大使用“非常清洁”的燃煤电厂和其他化石燃料为其未来的电力数据中心，另一方面，谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊参加了特朗普的就职典礼，谷歌为此捐赠了 100 万美元。

HN 热度 307 points | 评论 155 comments | 作者：voxadam | 7 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=45128640

谷歌只是将相同的目标写在了不同的地方，并没有实质性的改变。
24/7 碳中和能源听起来比整个公司的净零目标更具雄心，因为它意味着实际减少排放，而不是依赖抵消。
如果谷歌真的致力于实现碳中和，这听起来像是一个积极的改变；如果只是一个他们没有真正意图实现的“登月计划”，那就不那么令人印象深刻了。
在英国，零排放电力市场与实际电力本身是分开的，客户可以购买电力和“绿色”（称为 REGO）。
“24/7 碳中和能源”实际上是一个更强大的目标，因为例如在平静的夜晚无法购买太阳能/风能，所以他们需要为电池或核能等替代品支付更多。
如果你连接到电网，你使用的电力实际上是由边际成本最高的发电厂产生的，那通常是化石燃料。
即使从 0 到 1 也需要大量的实地基础设施建设，从 1 到[每个人]只是一个规模问题。
在芬兰（可能在更广泛的欧洲）大约在 2010 年，从电网购买无碳电力是一个大事，但公司最终停止谈论它，因为它主要是绿色洗白，对现实世界影响有限。
碳中和电力从电网主要是一个法律/金融结构，对现实世界影响有限。当电网最脏时，市场价格由具有高边际成本的化石燃料设定，清洁能源无需任何技巧就能获得相同的价格。
碳抵消就像对你的丈夫或配偶说：“我要出轨，但我会为你买一枚钻石戒指。”有时，碳抵消来自无论如何都会建设的项目，周围有很多不规范的地方。

Neovim Pack #

https://neovim.io/doc/user/pack.html#vim.pack

Neovim（Nvim）是一种高度可扩展的文本编辑器，它支持使用 Vim 包来管理和加载插件。Vim 包是一个包含插件的目录，相比普通插件，它们可以被下载为压缩包并解压到自己的目录中，不会与其他插件的文件混合。Vim 包可以是 Git、Mercurial 等版本控制系统的仓库，便于更新。它们还可以包含多个相互依赖的插件，以及在启动时自动加载的插件（位于"pack//start/"）和仅在需要时通过 :packadd 命令加载的插件（位于"pack//opt/"）。

Nvim 在运行时搜索 :runtime 文件的路径包括 'runtimepath' 中的所有路径和所有"pack//start/“目录。“pack//start/“路径不包含在 'runtimepath' 中，因此不会通过 :set rtp 或 echo &rtp 报告。脚本可以使用 nvim_list_runtime_paths() 列出所有使用的目录，并使用 nvim_get_runtime_file() 查询运行时路径中的特定文件或子文件夹。

使用 Vim 包和自动加载插件时，假设 Nvim 文件位于 ~/.local/share/nvim/site，并且你想从一个 zip 归档”/tmp/foopack.zip"添加一个包，你需要创建目录并解压文件。解压后，Nvim 会在启动时扫描 'packpath' 中的所有目录以查找"pack//start/“中的插件，并加载它们。如果插件设置了 'filetype'，Nvim 会找到相应的语法文件，因为它的目录在运行时搜索路径中。

Nvim 还会加载 ftdetect 文件（如果存在）。“pack/foo/opt"下的文件不会自动加载，只有"pack/foo/start"下的文件才会。:packloadall 命令可以加载所有插件，即使插件加载被禁用。如果包有一个"after"目录，该目录会被添加到 'runtimepath' 的末尾，以便稍后加载。

对于单个插件，如果没有包，但有一个单独的插件，需要创建额外的目录级别。例如，创建目录并解压插件文件后，Nvim 会像处理包一样处理这些文件。

可选插件可以通过 :packadd 命令加载。这个命令会在 'packpath' 中搜索"pack//opt/“并加载相应的文件。这可以在满足某些条件时完成，例如，根据 Nvim 是否支持某个特性或依赖是否缺失。你也可以在配置中添加 packadd! 命令以在启动时加载可选插件。

文件应该放置在适当的位置。颜色方案应该放在"pack//opt"下，文件类型插件应该放在"pack//start"下，以便始终能找到它们。“after"目录在包中可能没有用处，但并非不允许。

创建 Vim 包时，如果你写了多个插件并作为包分发，你可以决定如何分发包。你可以创建一个存档或使用一个仓库。存档可以被更多用户使用，但更新到新版本有点困难。仓库可以轻松保持最新，但需要像"git"这样的程序。

你的目录布局可能如下所示：start/foobar/plugin/foo.vim、start/foobar/plugin/bar.vim、start/foobar/autoload/foo.vim、start/foobar/doc/foo.txt、start/foobar/doc/tags、opt/fooextra/plugin/extra.vim、opt/fooextra/autoload/extra.vim、opt/fooextra/doc/extra.txt、opt/fooextra/doc/tags。这允许用户克隆仓库并使用 :packadd! 命令加载可选插件。

Nvim 还提供了一个内置的插件管理器 vim.pack，它管理专用 vim.pack 目录中的插件，并使用 Git 来管理插件。

HN 热度 280 points | 评论 166 comments | 作者：k2enemy | 22 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=45121915

期待 Neovim Pack 能推动插件社区默认懒加载插件，减少对复杂插件管理器的依赖。
认为 Neovim 使用 setup()模型使得懒加载比传统 Vim 更复杂。
认为 Neovim 提供的 Lua 插件机制与 Vim 相同，但问题是不够多的插件使用它们。
不认为使用 setup()是反模式，它有避免全局变量污染等优点。
认为全局配置变量可以是表或函数，支持懒加载，lazy.nvim 的自动检测和调用 setup()是权宜之计。
认为如果插件正确实现，不需要担心用户何时设置全局变量。
认为大多数插件的 setup()函数是幂等的，可以通过 reload()函数或 metatable 实现运行时重配置。
认为应该有一个统一的配置变量约定，希望 vim.pack 能强制执行。
认为使用 setup()是模仿他人的做法，被 Neovim 维护者反对。
认为 echasnovski（一个维护者）喜欢 setup()，因为他的项目 mini.nvim 是一个插件集合，不希望每个插件自动初始化。
认为不应该盲目模仿 setup()，而应找到适合自己的方法。
希望这是最后一个 Vim 包管理器，因为需要频繁迁移到新的包管理器。
认为 Plug 仍然能够胜任工作，并且希望内置的语言包管理器能成为最终选择。
认为内置的官方包管理器可能会得到最广泛的支持和使用。
在 Nix 中，Neovim 的配置多年来一直保持不变，使用 vimPlugins 和 extraConfig。
认为 lazy.nvim 似乎非常成功，但希望有更多统一性。
认为每个插件管理器在被使用时都显得“成功”，但希望 Neovim 内置的包管理器足够简单，成为最终选择。
从 Packer 切换到 lazy，因为 Packer 的维护者不再使用它，并推荐 lazy 或 pckr。
为了在多台机器和操作系统上保持可靠工作的配置，放弃了 vim-plug，转而使用 nixvim。

ReMarkable Paper Pro Move #

https://remarkable.com/products/remarkable-paper/pro-move

reMarkable Paper Pro Move 是一款便携式纸感平板电脑，旨在提供面对面交流的更佳方式。它具有 7.3 英寸的画布彩色显示屏和纸笔书写的触感，电池续航长达两周。这款设备拥有阳极氧化铝框架和纹理玻璃显示屏，外观专业，且不会发出提示音，让用户能够专注于当前事务。它支持将手写笔记转换为文本、选择和移动工作内容以及使用图层显示或隐藏工作内容等数字工具，使这款纸感平板电脑与众不同。

Marker 是 reMarkable Paper Pro Move 的专用笔，可以磁性吸附在平板电脑侧面，并在提起时唤醒显示屏。用户可以像使用纸和笔一样轻松开始书写。此外，设备还支持文件夹和标签功能，帮助用户整理笔记和文档，以及搜索功能，包括手写笔记搜索。Connect 订阅服务让用户可以在一个强大的系统中保持工作流程，包括在任何地方访问、编辑和完善笔记，以及无限云存储。

reMarkable Paper Pro Move 还提供了一些额外的功能，如阅读灯，可以在任何时间书写并减轻眼睛疲劳。它还支持将笔记和草图通过 AI 转换并快速发送到 Slack，以便直接分享见解并保持对话流畅。购买时，产品附带保护，任何非事故造成的损坏或缺陷都提供免费更换服务。

产品包装内包含 reMarkable Paper Pro Move、Marker 或 Marker Plus、6 个替换笔尖和 USB-C 充电线。Book Folio 作为保护套，可以保护平板电脑并提供磁性带子固定 Marker。reMarkable 提供多种风格的 folio，从纹理回收织物到高级皮革，以满足不同个性需求。

reMarkable Paper Pro Move 注重隐私保护，采用内置数据加密技术，并允许用户设置密码以增加安全性。它还采用更多回收材料和清洁能源制造，致力于环保。产品设计耐用，易于维修，而非更换，使用寿命长。

关于支付和运输，reMarkable 提供多种支付方式，包括信用卡、Apple Pay、PayPal、Google Pay 和发票等。所有产品均在 DDP（完税后交货）条件下从美国境外的仓库发货，包括销售税和进口关税。客户在下单后大约有一个小时的时间可以更改发货详情。reMarkable 在全球多个国家和地区提供运输服务，具体国家列表可在支持页面查看。

HN 热度 267 points | 评论 352 comments | 作者：ksec | 23 hours ago #

https://news.ycombinator.com/item?id=45121721

Remarkable 2 用户因为订阅服务和软件限制而不再推荐该产品
有用户认为 Remarkable 的云服务收费不合理，尤其是考虑到设备价格
有人提到 Remarkable 设备不需要订阅也能完全使用，只有云服务需要付费
云服务主要收费项目是多设备间文档同步和手机应用
有用户对 Boox 设备的体验不满，认为其笔记应用不可用且电池续航差
Boox 用户认为 Android 系统提供了更多自定义选项和应用，优于其他设备
有用户提到 Remarkable 设备并不宣传可 hack，是社区在利用设备的开放性
有人指出 Remarkable 设备有活跃的自定义软件生态系统，反驳了软件限制的观点
有用户认为 Remarkable 的订阅服务限制了设备使用，尤其是文档同步方面
有人提到 Remarkable 的免费云同步服务有 50 天的限制，认为这是推动用户升级付费计划的手段
有用户认为 Remarkable 的屏幕共享功能需要订阅服务，但 Google Drive 集成不需要
有用户询问屏幕共享是否通过 Remarkable 的云服务进行，还是类似 AirPlay 的本地设备间系统

Hacker News 精彩评论及翻译 #

Where’s the shovelware? Why AI coding claims don’t… #

https://news.ycombinator.com/item?id=45120908

These claims wouldn’t matter if the topic weren’t so deadly serious. Tech leaders everywhere are buying into the FOMO, convinced their competitors are getting massive gains they’re missing out on. This drives them to rebrand as AI-First companies, justify layoffs with newfound productivity narratives, and lowball developer salaries under the assumption that AI has fundamentally changed the value equation.

This is my biggest problem right now. The types of problems I’m trying to solve at work require careful planning and execution, and AI has not been helpful for it in the slightest. My manager told me that the time to deliver my latest project was cut to 20% of the original estimate because we are “an AI-first company”. The mass hysteria among SVPs and PMs is absolutely insane right now, I’ve never seen anything like it.

some-guy

如果这个话题不是如此生死攸关，这些说法就无关紧要了。全球各地的科技领袖都陷入了错失恐惧症，深信他们的竞争对手正在获得他们错失的巨大收益。这驱使他们将自己重塑为“AI优先”的公司，用新发现的“生产力”说辞来证明裁员的合理性，并基于“AI已从根本上改变了价值等式”的假设来压低开发者的薪水。

这是我目前最大的问题。我在工作中试图解决的问题都需要精心的规划和执行，而AI在这方面完全没有帮上忙。我的经理告诉我，因为我们是一家“AI优先”的公司，我最新项目的交付时间被缩短到了原计划的20%。如今，高级副总裁和产品经理们中的集体狂热简直令人难以置信，我从未见过类似的情况。

Stripe Launches L1 Blockchain: Tempo #

https://news.ycombinator.com/item?id=45129554

There are lots of crypto skeptics on HN (and we ourselves were disappointed with crypto’s payments utility for much of the past decade), so it might be interesting to share what changed our mind over the past couple of years: we started to notice a lot of real-world businesses finding utility in stablecoins. For example, Bridge (a stablecoin orchestration platform that Stripe acquired) is used by SpaceX for managing money in long-tail markets. Another big customer, DolarApp, is providing banking services to customers in Latin America. We’re currently adding stablecoin functionality to the Stripe dashboard, and the first user is an Argentinian bike importer that finds transacting with their suppliers to be challenging.

Importantly, none of these businesses are using crypto because it’s crypto or for any speculative benefit. They’re performing real-world financial activity, and they’ve found that crypto (via stablecoins) is easier/faster/better than the status quo ante.

HN上有很多加密货币怀疑论者（而且我们自己过去十年里大部分时间都对加密货币的支付效用感到失望），所以分享一下我们过去几年里改变想法的原因会很有趣：我们开始注意到许多现实世界的企业在稳定币中找到了实用价值。例如，Bridge（一个被Stripe收购的稳定币协调平台）被SpaceX用于管理长尾市场的资金。另一个大客户DolarApp正在为拉丁美洲的客户提供银行服务。我们目前正在Stripe控制台上添加稳定币功能，第一个用户是一家阿根廷的自行车进口商，他们发现与供应商进行交易很困难。重要的是，没有任何一家企业是因为加密货币本身或任何投机性收益而使用它。他们正在进行现实世界的金融活动，并且发现，通过稳定币，加密货币比先前的现状更简单、更快速、也更好。

Evidence that AI is destroying jobs for young peop… #

https://news.ycombinator.com/item?id=45121729

The 2022 drop for SWE is easy for me to explain, and it’s not on these analysts' list of factors (though I’m not an economic quant, I don’t know how you could really control for it): In 2017, a tax bill was passed that cut a particular tax incentive in 2022 in an effort to be counted as “revenue neutral” despite being otherwise a massive tax cut overall. The incentive in question was a writeoff for “Research and development”. This means that in 2022, it got effectively much more expensive to hire anyone who falls under that category, including developers not directly necessary for the day-to-day function of a business (hell, one might argue they would have counted anyway) and scientists of most kinds. That this hit big firms, which have a higher relative amount of R&D efforts going at a given time, first makes a lot of sense.

For customer service, my explanation is that companies literally do not care about customer service. Automated phone trees, outsourced call centers whose reps have no real power to help a customer, and poorly-made websites have been frustrating people for decades, but businesses never seem to try to compete on doing better at it. It’s a cheap win with investors who want to hear about AI initiatives to lay off yet even more of this department, because it doesn’t matter if the quality of service declines, there are no market or regulatory forces that are punishing this well enough to ever expect firms to stop breaking it, let alone fix it

advael

2022年软件工程师岗位招聘下滑的原因对我来说很容易解释，而且这些分析师的清单里都没提到这个因素（尽管我不是经济量化专家，也不知道你们要怎么控制这个变量）：2017年，一项税收法案获得通过，为了被算作“收入中性”，该法案在2022年削减了一项特定的税收激励措施。这项激励措施是针对“研发”的税收抵免。这意味着在2022年，雇佣任何属于该类别的人的成本都大幅上升了，包括那些对企业日常运营非必需的开发者（说真的，有人可能会认为这些开发者本来就算在内）以及大多数科学家。这个影响首先波及大公司是很合理的，因为大公司在特定时期的研发投入占比相对更高。

至于客户服务，我的解释是公司根本就不在乎客户服务。几十年来，自动电话树、外包呼叫中心（那里的客服代表根本没有实际权限帮助顾客）和设计糟糕的网站一直在让人们感到沮丧，但企业似乎从未试图在客户服务质量上做得更好来参与竞争。这对投资者来说是个廉价的胜利，因为他们喜欢听到关于AI的倡议，好借此进一步裁撤客户服务部门，因为服务质量下降根本没关系，无论是市场力量还是监管措施，都没有对这种行为形成足够的惩罚力度，所以我们永远别指望公司会停止搞砸，更别提修复了。

Python has had async for 10 years – why isn’t it m… #

https://news.ycombinator.com/item?id=45106455

The author gets close to what I think the root problem is, but doesn’t call it out.

The truth is that in python, async was too little, too late. By the time it was introduced, most people who actually needed to do lots of io concurrently had their own workarounds (forking, etc) and people who didn’t actually need it had found out how to get by without it (multiprocessing etc).

Meanwhile, go showed us what good green threads can look like. Then java did it too. Meanwhile, js had better async support the whole time. But all it did was show us that async code just plain sucks compared to green thread code that can just block, instead of having to do the async dances.

So, why engage with it when you already had good solutions?

atomicnumber3

作者触及了根源问题，但并未点明。事实是，Python的async来得太迟、太少。等到它被引入时，大多数真正需要大量并发I/O的人早已找到了自己的解决方案（如forking），而那些其实并不需要它的人，也早就学会了绕开它的方法（如multiprocessing）。与此同时，Go语言向我们展示了优秀的绿色线程应该是什么样子，紧接着Java也做到了。与此同时，JS从一开始就拥有更好的异步支持。但这些所做的，不过是向我们揭示了，与那些可以简单地阻塞而不必去跳各种异步“舞步”的绿色线程代码相比，异步代码有多么不尽人意。所以，当你明明已经有了更好的解决方案时，为什么还要去折腾它？