arXivLabs是一个框架,允许合作者直接在我们的网站上开发和分享新的arXiv功能。个人和与arXivLabs合作的组织都拥抱并接受了我们开放、社群、卓越和用户数据隐私的价值观。arXiv致力于这些价值观,并且只与坚持这些价值观的合作伙伴合作。您是否有为arXiv社群增加价值的项目想法?了解更多关于arXivLabs的信息。
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## 长期失业人数增加,预示着就业市场停滞 尽管美国劳动力市场看似稳定,近期就业有所增长,但越来越多的美国人正面临长期失业——定义为失业六个月或以上。目前,每四名失业者中就有 1 名(180 万人)属于此类,他们往往已经耗尽了失业救济金。 这一趋势与典型的经济衰退后复苏情况相反,并且是由就业机会减少所驱动的:职位空缺、招聘和主动辞职人数都在下降。公司在疫情后过度招聘,现在正在纠正方向,导致裁员和招聘环境停滞。 这一挑战影响着各个经验水平的工人。像蒂基拉·特纳 (Tequila Turner) 这样的经验丰富的专业人士正在努力重获立足点,而年轻毕业生则面临着日益激烈的竞争和更少的入门级职位。许多人被迫从事兼职工作或依靠储蓄,与不断下降的信心和对不透明招聘流程的沮丧作斗争。 专家强调这越来越成为一个*结构性*问题,而不是个人失败,求职者数量现在超过了可用职位。这种经历会损害福祉,并可能导致长期收入损失,凸显了对支持和转变对长期失业的看法。
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尽管实际收入在增长,但选民对生活负担能力的担忧仍然很高,造成经济数据与公众情绪之间的脱节。虽然收入已经超过2019年的水平,但消费者悲观情绪依然存在,与主要经济衰退时期相当。 这场“负担能力危机”的关键驱动因素并非仅仅是对过去价格水平的渴望,而是生活必需品和服务——食品、住房、医疗保健和交通运输——的成本增长不成比例,超过了整体通货膨胀。这种“必需品挤压”迫使家庭,特别是低收入家庭,将更大比例的预算用于必需品,从而减少了可支配支出和整体福祉。 进一步加剧问题的是诸如抵押贷款支付提前、利率上升、持续的价格波动带来的认知负担,以及标准通货膨胀指标中未包含借贷成本等因素。这些因素导致了实际福利的下降,即使收入有所增加,也解释了持续存在的“感觉衰退”,并证实了公众的焦虑。解决这些问题需要有针对性的政策,重点降低必需品成本,而不是将担忧视为非理性或仅仅是“对通货膨胀的愤怒”。
## 未被选择的道路:加里·基尔达尔、CP/M 以及被改写的计算历史
本文探讨了一种替代历史,其中加里·基尔达尔的 CP/M 操作系统,而非 MS-DOS,驱动了最初的 IBM PC。文章承认许多因素塑造了计算的发展轨迹,但强调了基尔达尔的重要贡献,这些贡献常常被比尔·盖茨的统治地位所掩盖。基尔达尔曾共同主持过有影响力的“计算机编年史”节目,率先推出了 CD-ROM 百科全书,最重要的是,他创造了 CP/M——第一个被广泛采用的、可移植的操作系统,这得益于他对 BIOS 的发明。
CP/M 在早期微机时代蓬勃发展,拥有超过 20,000 个软件标题,并在商业应用中占据主导地位。基尔达尔将 Digital Research Inc. 出售给 Novell,售价 1.2 亿美元。文章随后深入探讨了在 Kaypro II 模拟器上使用 CP/M 和 dBASE II 数据库的实践体验,突出了该系统的功能和局限性——64KB 内存、软盘挑战以及独特的命令行界面。
尽管存在这些限制,dBASE II 仍然是一款强大的软件,驱动着一个繁荣的软件生态系统。然而,不同 CP/M 系统之间的兼容性问题阻碍了其广泛应用。文章详细介绍了转移软件和数据所需的复杂解决方法,强调了 CP/M 社区的奉献精神。最终,文章赞扬了基尔达尔的遗产和 CP/M 时代的创新精神,同时也承认了今天重温这项技术的挑战。
## 乌克兰为未来而战:在战争中保护生育能力
乌克兰正面临着严重的人口危机,这场危机因与俄罗斯的持续战争而加剧。为了应对潜在的长期后果,该国实施了一项为士兵提供免费冷冻精子的计划,旨在保护国家的基因库,并即使在面对死亡的情况下,也为他们提供为人父母的机会。
该计划最初由私立诊所发起,后来通过国家资金进行监管,允许士兵储存他们的精子,以供伴侣未来使用。尽管最初存在争议——之前的法律规定样本在死亡后销毁——但现在的立法允许在获得书面同意的情况下,在死亡后最多保存三年。
尽管该计划的意图良好,但参与度一直很低,受到羞耻感和缺乏意识的阻碍。官员们正在积极鼓励士兵参与,强调压力和危险对生殖健康的影响。该倡议还解决了更广泛的问题:由于流离失所和年轻生命的损失导致出生率下降,以及影响人口生育能力的压力和创伤增加。
最终,乌克兰将该计划视为确保未来的关键一步,确保重建家庭和取代在冲突中丧失的生命的可能性。
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## FastTab:一款AI辅助的任务切换器 对Plasma在X11上的任务切换器“Gallery”视图迟缓感到沮丧?一位开发者使用Zig编程语言构建了**FastTab**,这是一个自定义的、OpenGL渲染的替代方案。 值得注意的是,尽管开发者对Zig或X11内部机制没有任何经验,但该项目很大程度上是由AI驱动的——特别是Claude LLM。 这个过程始于与Claude一起确定问题并概述解决方案,最终产生一份详细的应用规范,并将其分解为可管理的里程碑。 开发过程在一个安全的Docker容器中进行,利用Git进行版本控制和安全保障。 虽然像OpenCode和Claude Code这样的AI工具加速了开发,但要获得一个完善的最终产品仍然需要大量的开发者投入——重构AI生成的代码,优化性能(最初使用SIMD指令,然后是X11纹理数据),以及进行严格的测试。 FastTab展示了AI能够赋能开发者,解决以前被认为过于复杂或耗时的项目,尤其是在个人副项目方面。 虽然AI可以生成可用的代码,但编码专业知识仍然是完善、解决问题和确保质量的关键。 这种新的工作流程可以实现快速原型设计,并最终*完成*那些长期搁置的副项目。