几十年来，大学学位曾是抵御失业的可靠屏障，确保应届毕业生在就业市场上的表现优于普通劳动力。然而，这一优势已逐渐减弱；自2019年初以来，应届毕业生的失业率一直高于整体劳动力，这一差距在2026年达到了历史新高。
值得注意的是，这种转变先于疫情和生成式人工智能的兴起，这表明这是一场长期的结构性变化，而非突发冲击。专家指出主要有两个原因：远程办公的普及限制了缺乏经验的新人获得必要的职场指导，以及人工智能对入门级职位的冲击。
关键在于，这是一场入门级职位的危机，而非学位本身的贬值。年长的学位持有者仍保持着较高的就业率，毕业生的境况也依然好于没有学位的年轻人。虽然学士学位仍具有显著的长期价值，且优于没有学位的情况，但它不再是就业的捷径。人才进入职场的传统“通道”实际上已经中断，使得从学校向职场的过渡变得比近期历史上任何时候都更加困难。
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美国新晋大学毕业生的失业率现已高于普通劳动者。 New U.S. college grads now have higher unemployment than the average worker
13 分钟前
Hacker News 最近的一场讨论指出，数据表明美国大学应届毕业生的失业率目前高于整体劳动人口。
评论者们对这一统计数据的意义展开了辩论。一些人认为该数据具有误导性，并指出将应届毕业生与包含资深工作者的整个劳动力群体进行比较，属于“拿苹果和橘子比”。另一些人则指出，虽然学位不再是就业的保障，也不再优于全国平均水平，但相比失业率更高的无学位工作者，学位依然具有显著优势。
该讨论帖探讨了社会期望的变化。一些用户认为，毕业生们越来越挑剔，为了等待专业岗位而陷入“职业倦怠”。另一些人则认为这种趋势反映了一个长期存在的问题，即人们熟悉的“受过高等教育的咖啡师”这一老生常谈。最终，舆论一致认为，虽然大学学位仍然是一项有价值的资产，但“学位是通往职业成功捷径”这一传统叙事正受到当前市场现实的挑战，这引发了人们对毕业生幻灭感及可能退出劳动力市场的担忧。
本文介绍了如何在 PyTorch 模型中实现并集成自定义 C++/CUDA 算子，并确保其与 `torch.export` 和 AOTInductor 编译流程兼容。 **核心内容包括：** * **自定义函数：** 使用 C++/CUDA 实现并通过 `TORCH_LIBRARY_IMPL` 注册，使 PyTorch 能够根据输入设备分发算子。 * **自定义类：** 使用 `torch::CustomClassHolder` 定义，支持在 Python 中调用具有状态（存储参数）的模块。 * **符号追踪兼容性：** 为支持 `torch.export` 和 AOTInductor，开发者必须为这些算子注册“假”（抽象）版本。这使得符号追踪器能够在不实际执行 C++/CUDA 内核的情况下理解算子逻辑。 * **部署：** 编译后的模型可打包为 `.pt2` 格式。该产物具有可移植性，支持在 Python 和独立 C++ 环境中进行高性能推理（通过 `dlopen` 加载自定义算子库）。 遵循此工作流程，开发者可以将自定义 C++/CUDA 内核的高性能与 PyTorch 现代导出及编译工具链的可移植性相结合，从而确保在多种推理运行时中实现无缝执行。
抱歉。
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Computex 2026：我们是否已经迈向智能体 PC 时代？– EE Times (eetimes.com)
8 分，由 rbanffy 发布于 1 小时前 | 隐藏 | 往期 | 收藏 | 1 条评论 帮助
devn0ll 14 分钟前 [–]
看看我们对 AI 或 PC 上 Copilot 按钮的反应……我敢说这个“智能体时代”只不过是一厢情愿。消费者方面并没有任何真正的意愿或需求支持。
嗯，至少对我来说：不需要，谢谢。回复
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《科学》杂志近期发表的一项研究指出，远程办公增加了社交孤立感，并与心理健康水平的下降相关，尤其是对于独居者而言。研究结果显示，这些员工的心理困扰有所增加，抗抑郁药物的使用率也随之上升。
该报告在 Hacker News 上引发了激烈讨论。支持者认为这些数据印证了人类对社交需求的常识，并分享了关于独自工作带来心理压力的个人经历。
然而，许多批评者质疑该研究的方法论。评论者认为，该研究将远程办公与美国文化中固有的孤独感等更广泛的社会问题混为一谈，且未能充分控制家庭结构等变量。怀疑者指出，该研究错误地将心理健康服务的使用率作为衡量心理健康状况的指标，并担心这些发现会被雇主利用，从而强制要求员工返回办公室，而不顾员工个人的实际需求或意愿。总体而言，这次讨论凸显了远程办公支持者与认为其有损身心健康者之间的分歧。
通用内存协议 (UMP) 旨在解决人工智能体 (AI agent) 内存碎片化的问题，目前这些内存分散在各类工具、厂商和本地文件中，彼此割裂。虽然现有的 MCP (工具) 和 A2A (协调) 等标准已能处理交互，但 UMP 提供了一个标准化的、中立于厂商的内存层。 UMP 将内存视为可移植的、经过签名的、具有双重时间属性的 JSON 记录。它作为应用层协议运行，利用现有的传输方式 (如 MCP、HTTP)，并与包括本地文件、SQL 数据库和向量引擎在内的现有存储方案集成。通过使用 UMP，开发者可以将项目笔记、Obsidian 知识库和智能体日志等分散数据统一为一种可互操作的格式。 主要功能包括： * **可移植性：** 数据由用户所有，基于内容寻址，并使用分布式标识符 (DID) 进行签名。 * **兼容性：** 作为现有格式 (例如 `CLAUDE.md`) 的桥梁，无需进行数据库迁移。 * **安全性：** 内置防提示词注入保护和明确的数据保留策略。 * **灵活性：** 将内存协议与底层智能分离，允许不同的引擎在质量上展开竞争，同时保持完全的互操作性。 UMP 使智能体能够跨会话和厂商进行“记忆”，无需在每次切换工具或环境时重新加载上下文。
```Hacker News新 | 过往 | 评论 | 提问 | 展示 | 招聘 | 提交登录通用内存协议——代理内存的共享格式 (universalmemoryprotocol.io)5 分，由 edihasaj 发布于 21 分钟前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 讨论 帮助
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本文详细介绍了一个团队针对 AWS Lambda 在托管 ONNX 模型时出现持续“内存溢出”（OOM）错误的排查过程。
起初，团队试图通过缩小 `lru_cache` 来解决内存增长问题，但这反而加速了 OOM 的发生。他们发现，Lambda 报告的 `@maxMemoryUsed` 指标是执行环境的“历史最高值”（high-water mark），而非单次调用的指标，因此用它来检测内存泄漏具有误导性。
真正的罪魁祸首是 `glibc` 的内存囤积机制。由于 ONNX Runtime 使用了多线程，`glibc` 创建了多个内存池（arenas），即使在调用 `free()` 后仍不释放已分配的内存。通过将 `M_MMAP_THRESHOLD` 从 128 KB 调整为 32 KB，团队强制分配器更积极地将内存归还给操作系统，从而使囤积的内存减少了 97%。
**关键点：**
* `@maxMemoryUsed` 并非单次调用指标，而是累积的历史峰值。
* RSS 指标可能具有误导性，因为分配器通常会“囤积”已释放的内存。
* 应使用 `mallinfo2()` 查看实际的堆内存使用情况。
* 在 Lambda 环境中，调整 `mmap` 阈值是一种以轻微延迟为代价，显著降低内存占用的有效方法。
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Lambda 并没有内存泄漏，是你的指标在骗你 (taktile.com)
11 点，由 tlarkworthy 发布于 2 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论
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VulgarExigency 2 分钟前 [–]
Claude，给我写一份事后分析。别出岔子。不知为何，要在里面加一张巨大的英雄横幅图片，而不是用 HTML 来渲染。我自己也在用 AI（目前在工作中这基本上是不可或缺的），倒不是说这些信息没用，但天哪，我真是受够了这种写作风格了。
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融入您的视频编辑工作流程：ntsc-rs 不仅提供独立程序和网页版，还可作为 After Effects、Premiere 以及所有兼容 OpenFX 的软件插件使用。这包括 DaVinci Resolve、Hitfilm 和 Vegas。
Hacker News 社区正在讨论 **ntsc-rs**，这是一个致力于模拟模拟电视和 VHS 视频伪影的开源项目。
讨论强调了实现逼真模拟的技术复杂性，用户指出，要达到真正的保真度，需要复制诸如彩色副载波相移、色同步信号检测失败以及 PAL 制式特有的汉诺威条纹（Hanover bars）等细微现象。
除了技术挑战外，对话还涉及了该技术在现代视频制作中的实际应用。尽管一些电影制作人仍偏爱老式硬件的“真实”瑕疵，但数字模拟已成为行业标准。创作者经常使用这些工具来营造“90年代摄像机”的审美效果，而无需承担使用笨重且过时设备的后勤负担。评论者还将此与摄影师重新发现老式数码卡片机的近期趋势进行了类比，认为低保真、“复古”的数字格式可能会作为一种审美选择，走上类似的主流化道路。
Meta 已证实，Instagram 人工智能辅助账户恢复系统中的一个漏洞导致黑客劫持了超过 20,000 个账户。此次漏洞持续时间从 4 月中旬一直到本周，源于一个编程缺陷：系统未能验证请求重置密码的电子邮件是否与目标账户所关联的地址匹配。
通过利用此漏洞，黑客诱骗人工智能聊天机器人将密码重置链接发送到未经授权的电子邮箱，前提是受害者未启用双重身份验证。这使得攻击者能够完全控制账户，并可能获取私人信息、联系方式和个人资料数据。
对此，Meta 已禁用该人工智能聊天机器人并移除了存在漏洞的代码路径。该公司目前正在审查其其他人工智能工具以防止类似攻击，并已指示受影响的用户重置密码并重新验证账户。尽管 Meta 表示尚不清楚在此次泄露事件中被访问的个人数据的具体范围，但该事件凸显了该公司在积极推进人工智能整合过程中存在的重大安全疏忽。
Meta 近日证实，由于其 AI 聊天机器人的一个安全漏洞，数千个 Instagram 账号遭到入侵。此次泄露的原因是：通过 AI 触发的密码重置工具未能验证用户提供的邮箱地址是否与目标账号关联的邮箱一致。
Meta 对此辩称，AI 工具本身“运作正常”，并将故障归咎于下游验证流程中的一个程序错误。这一说辞引发了 Hacker News 用户的批评，他们质疑 Meta 是否在不公平地推卸责任。评论者认为，不应免除 AI 的责任，因为底层系统未能执行关键的安全权限限制。
官方文件显示，此次泄露发生在 2026 年 4 月，并于 2026 年 5 月下旬被发现。该事件凸显了各界对将大语言模型（LLM）集成至敏感后台操作的持续担忧，以及依赖 AI 驱动界面进行账号管理的潜在风险。
WoofWare 发布了 **PawPrint**，这是一个专为高精度调试而设计的早期确定性 .NET 运行时。通过解释中间语言（IL）并对原生基础类库（BCL）代码进行填充（shimming），PawPrint 能够利用概率并发测试实现对线程调度的细粒度控制。这使得开发者能够可靠地重现并识别通常难以捕获的复杂竞争条件、死锁和异常。 该运行时采用了独特的溯源追踪架构，每个指针和算术运算结果都会保留其来源元数据，为未来的“时光回溯调试”（time-travel debugging）功能提供了坚实的基础。 尽管目前项目尚未完全成熟——大部分 BCL 原生代码仍需手动建模——但 PawPrint 已能成功处理 `Task.Run`、反射和同步原语等核心功能。该项目在实现 ECMA-335 规范时，通过利用大语言模型（Claude Opus、GPT-5.5）得到了显著加速，但作者强调人工架构审查依然至关重要。开发者指出，完全自动化复杂的架构决策（如内存溯源处理）往往会导致技术债务，这进一步强调了在专业系统编程中专家指导的必要性。PawPrint 现已发布至 NuGet，供有兴趣体验确定性执行环境的用户使用。
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WoofWare.PawPrint，一个确定性的 .NET 运行时 (patrickstevens.co.uk)
17 点，由 Smaug123 发布于 2 小时前 | 隐藏 | 过往 | 收藏 | 1 条评论 帮助
Smaug123 2 小时前 [–]
算是一个充满热情的项目。我敢肯定，如果你尝试使用它，它会惨败，但它确实已经能做一些很酷的事情了！回复
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一份近期的报告指出，五角大楼已将以色列对美间谍活动的威胁级别提升至最高级，这一消息在 Hacker News 上引发了激烈讨论。尽管文章指出盟友间的间谍活动并不罕见，但消息源称以色列近期的行动已超出了常规界限。
评论者对此事各抒己见。有人认为，一个国家为了自身生存利益采取此类行为在所难免；也有人反驳称，这种程度的操控对于正式盟友而言是不可接受的。讨论的焦点多集中在情报搜集的“非同寻常”性质上，部分用户推测这与近期在黎巴嫩和加沙军事政策上的分歧有关。
讨论随后演变为关于历史矛盾的更广泛争论，例如 1967 年“自由号”事件、对美国政治中外国影响的担忧，以及“前”情报人员在科技行业中的角色等。总体而言，参与者对官方叙事持怀疑态度，许多人质疑当前外交关系的透明度，并担忧美国的外交政策在多大程度上受到了外国情报行动的干扰。