## 经验丰富员工的价值提升
尽管年龄歧视依然存在，但越来越多的证据表明，留住和激励年长员工具有重要价值。像B&Q（年长员工队伍带来18%的利润增长）和宝马（通过人体工程学调整实现7%的生产力提升）等公司的实验，突出了经验的益处——包括更高的生产力、更低的员工流失率以及宝贵的机构知识。
随着出生率下降和人工智能的兴起，这变得越来越重要，因为劳动力短缺正在加剧。来自AARP、OECD和波士顿咨询集团的研究一致表明，年龄多样化的团队表现优于同质化团队，受益于指导和平衡的视角。然而，许多组织仍然基于过时的假设，认为效率在早期达到顶峰，常常过早地淘汰经验丰富的员工。
争论的焦点在于，年长员工是阻碍进步的“负担”，还是提供宝贵判断的“智者”。越来越多的证据表明后者是正确的。忽视这种人口结构变化——不断增长的“银发经济”代表着巨大的消费需求——是一种战略失误。投资者开始认识到长寿是关键的经济力量，敦促公司优先考虑包容年龄的政策和透明的员工年龄数据，以释放未开发的价值并确保长期增长。
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为什么越来越多的公司认识到留住年长员工的好处
Why more companies are recognizing the benefits of keeping older employees
16 小时前
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为什么越来越多的公司认识到保留年长员工的好处 (stanford.edu)
13 分，by andsoitis 4 小时前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 1 条评论
havaloc 6 分钟前 [–]
“老谋深算胜过年轻气盛” - 星际学院的杰特·雷诺误引的话。
我在学术界工作，年长员工在官僚机构中解决问题的广博知识令人惊叹。失去他们是自寻死路！
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美国人感到无力阻止特朗普政府对国家价值观的侵蚀。这位总统受到科技公司首席执行官的赞扬，被阿谀奉承者包围，并因重返白宫而获利，他的行为仍在不受约束地继续。然而，美国人拥有一种强大的武器，它一直显而易见。首先，我们必须认识到，总统对公民的愤怒、法院或媒体充耳不闻。他只对一件事做出反应：市场。抵制政府最有效的方式是一场有针对性的、为期一个月的全国经济罢工——一场针对科技公司和支持冰上行动的公司（ICE）的协调行动，旨在以最小的对消费者的影响造成最大的损害。总之，在不损害消费者利益的前提下，改变现状的最短路径是针对推动市场和支持我们总统的公司进行经济罢工。——斯科特·盖洛韦
一个新的网站 resistandunsubscribe.com 正在 Hacker News 上引发关于其提议抵制众多大型公司的可行性的讨论。该网站鼓励用户与 18 家公司断绝关系，包括主要的互联网提供商、运输服务（UPS 和 FedEx）以及社交媒体平台。
然而，评论者对此表示怀疑。 担忧集中在抵制如此多实体是否实际可行，以及指责这是“道德炫耀”。 一位用户指出使用 Instagram 来宣传抵制活动是一种伪善，强调了真正断开与这些服务的连接的难度。 另一位用户质疑这项行动的可信度，注意到它依赖于被抵制公司的便利服务。 最终，讨论表明抵制活动可能过于雄心勃勃，并且缺乏明确的策略。
更换了三星PM961 256GB NVMe SSD后，作者尝试在转售前进行安全数据擦除。使用`shred`和`blkdiscard`等标准工具的初步尝试被证明无效，或者可能不足以完全删除SSD上的数据。 寻找可靠方法的过程揭示了NVMe SSD擦除的复杂性。涉及ATA安全命令的方法失败了，因为该驱动器是NVMe而非SATA。使用`nvme-cli`工具也存在问题，受到USB转NVMe适配器限制和PM961/PM951系列固件错误的阻碍。启动到Live Linux发行版也无法解决问题，联想的EFI应用程序和固件更新程序也失败了。 最终，完全安全擦除仍然难以实现。作者尝试使用`shred`尽管存在缺点，并收到一个提示，关于商业擦除软件（如Blancco）中的“冻结锁移除”过程可能有效，但缺乏测试手段。这次经历凸显了安全擦除NVMe SSD的挑战，以及进行彻底研究和可能需要专用工具的需求。
这个Hacker News讨论集中在安全擦除三星PM951 NVMe驱动器上的数据。原始帖子链接到一个详细描述擦除方法的资源，但评论者强调了不信任驱动器控制器完全清除数据的不可靠性。
共识强烈倾向于**软件加密**（如BitLocker或LUKS）作为更可靠的解决方案。即使尝试了驱动器级别的擦除，故障的SSD也可能留下用户无法访问的数据残余，并且保修更换通常不会退回原始硬件。
最终，真正安全的数据销毁需要**物理销毁**闪存芯片——无论是粉碎还是焚烧——因为擦除/Trim命令在硬件故障时并非万无一失。一位用户也简短地提到了`sedutil-cli`作为一种潜在的命令行擦除工具。
速率限制已达到。102秒后重试。
一篇由文章“我们曾经建造东西。发生了什么？”引发的 Hacker News 讨论，集中在人们认为美国雄心勃勃的项目和制造业正在衰落。
一位评论员认为，这种转变是由于中国更便宜的劳动力，导致美国制造业基础被瓦解。 另一位则认为“所有值得建造的东西”都已经建造完毕，等待材料科学的突破。 一位持不同意见者指出，持续的基础设施问题（如新泽西交通延误）证明了持续的建设需求。
另一条评论简要涉及财富不平等和避税问题，质疑那些哀叹失去“建设”文化的人的动机。 此次对话凸显了人们对生产和创新变化原因的不同看法。
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这次Hacker News讨论的核心是Valve即将发布的Steam硬件和相关常见问题解答。关键点包括SteamOS上流媒体服务兼容性的问题——可能将采用浏览器模式——以及对控制器的支持，特别是带有触摸板的PlayStation控制器。
对话的重要部分集中在Steam的注视点渲染技术上，该技术仅以高细节渲染眼睛注视的位置，以节省处理能力。用户们争论这是否会导致模糊的周边视觉。回复解释说，人眼在周边区域的传感器密度有限，并且该系统使用预测和足够的覆盖范围来避免明显的模糊，据测试人员报告，他们无法察觉到较低分辨率的区域。
讨论还涉及输入延迟问题，并将其与现有的流媒体游戏延迟进行比较，表明这不应该是一个重要问题。
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## OpenAI 与 Anthropic 因 AI 广告展开争论
Anthropic 近期的一则广告宣传活动，强调其致力于提供无广告 AI 体验（“广告即将进入 AI，但不会进入 Claude”），引发了 OpenAI 的 Sam Altman 在 X（前身为 Twitter）上的回应。 这在 Hacker News 上引发了讨论，许多人批评 Altman 的反应过于防御，且弄巧成拙，无意中吸引了人们对 Anthropic 营销活动的关注。
评论员认为，Altman 的回应暴露了他对 OpenAI 在与谷歌和 Anthropic 等竞争对手的竞争中可能失利更深层次的担忧。 一些人认为他的公开参与是对战略问题的转移，表明需要领导层变革。
虽然 Anthropic 目前避免使用广告，但许多人预计他们最终会因投资者压力而引入广告。 争论的中心在于广告支持模式与用户自主权之间的固有冲突，以及对广告不可避免地导致操纵的担忧。 另一些人指出，在同时进行眼球扫描等数据收集行为的同时，批评广告存在虚伪之处。 最终，这场讨论凸显了快速发展的 AI 领域中不断演变的商业模式。
Lily 是一种静态类型编程语言，具有解释器，并兼具性能和安全性。它采用引用计数进行内存管理，并辅以垃圾回收。主要特性包括内置模板元编程、无缝的 C 嵌入/扩展、单继承类、异常以及强大的代数数据类型——特别是 `Option` 和 `Result`，用于健壮的错误处理。 提供的示例通过一个逆波兰表示法 (RPN) 计算器展示了 Lily 的能力。这个函数 `rpn` 解析字符串输入，使用栈，并执行在字典 (`math_ops`) 中定义的算术运算。它利用 `Result` 来处理潜在的错误，例如栈下溢、无效操作和除以零，并提供信息丰富的失败消息。这段代码展示了 Lily 简洁的语法和类型推断，突出了它优雅地管理错误和有效地执行计算的能力。
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Lily 编程语言 (lily-lang.org)
6 分，来自 FascinatedBox 2 小时前 | 隐藏 | 过去的 | 收藏 | 2 条评论
oneseven 22 分钟前 [–]
我真正想从 HN 上的 “*-编程语言” 帖子中看到的是 _为什么_。 为什么是 Lily？回复
andyferris 6 分钟前 | 父评论 [–]
Gitlab 上的 README 至少有一两句话说明了这一点：https://gitlab.com/FascinatedBox/lily> 一种注重表达力和类型安全的解释型语言。
我个人认为类型化脚本语言可能是未来。 它们应该在必要时支持 AOT 编译。
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OpenAI 回应了 Anthropic 的超级碗广告，批评其具有讽刺意味的虚伪，因为它描绘了一种 OpenAI *绝不会* 运行的情景。他们的反驳核心在于不同的理念：OpenAI 倡导 AI 的广泛、免费访问，这体现在 ChatGPT 更广泛的用户群中，而 Anthropic 则迎合付费、更富有的客户，并寻求对 AI 使用的更大控制——甚至阻止竞争对手的访问。 OpenAI 认为这种控制是“一条黑暗的道路”，他们相信安全且有益的 AI 开发需要全球合作，而不是由一家公司说了算。他们将其与自身专注于通过 Codex 等工具赋能“构建者”形成对比，自推出以来已下载 50 万次。 最终，OpenAI 将自己定位为开放访问和民主发展的倡导者，他们认为 AI 的未来属于那些与之共同构建的人，而不是那些寻求控制它的人。
## 苹果错失了AI Agent的机会 Mac Mini出乎意料地热销，并非用于常规用途，而是作为运行AI Agent的专用服务器——一种直接在用户电脑内自动化任务的软件。OpenClaw，一个实现这一功能的开源框架，已成为苹果硬件令人惊讶的“杀手级应用”。 这凸显了苹果错失的一个机会。与其发布有限的“Apple Intelligence”，不如利用其硬件、生态系统和值得信赖的声誉，打造一个强大的、具有代理能力的AI，真正实现税务或电子邮件等工作流程的自动化。这将带来高额溢价，并可能主导AI领域。 作者认为，苹果可能因责任问题以及与LinkedIn和Facebook等依赖于用户在其*自身*生态系统内参与的平台之间的潜在冲突而犹豫不决。通过仅仅作为“硬件提供商”，苹果避免了对其代理行为的直接责任。 然而，这种做法目光短浅。拥有“代理层”将创建一个强大的、自我增强的平台——类似于App Store——苹果控制访问权限，并从AI的学习和在所有苹果设备上的集成中受益。目前的情况是，苹果从硬件销售中获利，而将更有利可图的平台收入让给了他人。
## OpenClaw 与苹果的 AI 战略：一次错失的机会？
一篇近期文章指出，能够通过直接与应用程序交互来自动化计算机任务的 AI 代理 OpenClaw，是苹果智能 *应该* 具备的模式。讨论的中心在于苹果是否优先考虑安全、渐进式的更新，而不是大胆的创新，选择通知摘要而不是真正具有代理性的 AI。
评论者们争论苹果改进现有概念的策略是否仍然有效，一些人指出过去的成功，另一些人则质疑其近期的表现。一个关键的担忧是，如果 AI 代理自动化当前由软件执行的任务，可能会对现有的应用程序开发者造成破坏。
许多人认为苹果的优势在于其软硬件集成以及在他人率先开拓技术 *之后* 确保和完善技术的能力。然而，一些人担心苹果可能会优先考虑广告和控制，而不是真正有用的 AI 功能。文章指出，Mac Mini 的销量激增，原因是用户寻求能够运行这些 AI 代理的硬件，这表明苹果目前尚未满足的需求。最终，争论的焦点在于苹果是否在战略上处于 AI 领域的领先地位，或者正在错失一个关键的机会。
适用于Bun的高性能任务队列。无外部依赖。 ``` import { Queue, Worker } from 'bunqueue/client'; const queue = new Queue('emails', { embedded: true }); const worker = new Worker('emails', async (job) => { console.log('Processing:', job.data); return { sent: true }; }, { embedded: true }); await queue.add('welcome', { to: '[email protected]' }); ```
## Bunqueue：Redis 的任务队列替代方案
Bunqueue 是为 Bun 运行时环境设计的新型任务队列，为单服务器部署提供了一个轻量级的 Redis 替代方案。由 kernelvoid 创建，它利用 SQLite 的性能（WAL 模式下 10万+ 操作/秒）来消除对额外基础设施的需求。
它提供嵌入式（进程内）和服务器模式，并具有优先级、延迟、重试、定时任务以及兼容 BullMQ API 等功能。虽然不适合分布式、多区域系统，但它非常适合较小的设置。
一位评论者指出，抽象的 Redis 服务存在依赖问题，停机时间会影响整个应用程序。他询问了 Bunqueue 在出现故障时的弹性和运行多个实例以实现故障转移的能力，考虑到他有大量的计划任务。Kernelvoid 愿意讨论架构并解决这些问题。