TypeScript 7.0 已正式发布
这是 TypeScript 编译器和语言服务的一次重大重构，完整迁移到并行化原生代码，实现了高达 10 倍的性能提升，同时显著降低内存占用并提高稳定性。
在 VS Code、Sentry 等大型项目上的基准测试显示，编译时间加速 7-12 倍，内存使用减少 6-26%，让 CI 构建和编辑器响应更快更流畅。
用户可通过 npm install -D typescript@7 轻松升级，新版本支持实验性并行检查标志、更高效的 –watch 模式、LSP 协议以及完整编辑器特性，同时提供 @typescript/typescript6 兼容包，确保与现有工具链无缝过渡。
Announcing TypeScript 7.0 - TypeScript
weixin:Song12420
找一个 AI 全栈工程师 / AI 应用开发负责人，项目制合作。
预算-10 万以内
项目周期希望控制在 35-40 天以内
我现在有一个 AI 内容创作类 App 项目，主要方向是：用户通过录音、上传资料、对话等方式持续输入个人语料，系统进行转写、整理、沉淀成个人知识库，再结合方法论知识库，生成每日选题、结构化大纲和自由问答。
这个项目不是简单套壳 ChatGPT，也不是只做几个页面，需要能完整承接 Web、App、管理后台、后端、AI 调用、录音转写、个人知识库、方法论知识库、支付/额度、部署和上架前测试。
我这边主要配合做 知识库分类梳理、方法论资料整理、模型输出效果测试和业务验收，其余技术实现、架构设计、开发交付都需要 AI 全栈工程师整体负责。
核心要求：
需要你负责：
有相关经验的可以私信我，最好直接带上：
普通人一生能获得多少流量
把“人”当成一个内容页，把陌生擦肩、记得脸、认识、弱关系、强关系、持续关注分层。按全球普通人的中位数估算，一个人一生大约会被 600-1500 人真正记住或识别；
有 150-500 人能说出你们的关系来源；长期主动关注你近况的人通常只有 10-50 人。
真正的 PV 不是路人看你一眼，而是反复互动带来的注意力事件，中位数可能在 6 万-18 万次之间；
总停留时长大约是 1 万-3 万小时，其中 70% 以上来自最亲近的十几个人。
普通人的人生流量不是广场流量，而是极小 UV、极高留存的私域流量。
交付了第一期 Vibe需求： Vibe Usage Windows APP ↓
支出：
收入：
500 😄
因为本来就想做Vibe Usage for Windows，只是这个需求一直【被我埋在心底】，Vibe接单是一个机会让我能【开始进入这件事】,而且【还能在过程中赚到钱】
确实
很有 Vibe !
Anthropic 在 Claude 中发现了一个 J-space（雅可比空间），通过新的可解释性技术实现，类似于神经科学中的全局工作空间理论：大脑中只有少量信息能进入“意识”并被广播处理。
J-space 位于模型内部神经激活中，能让 Claude 默默进行推理（如发现代码 bug、识别图像），独立于输出文本；移除它后，Claude 仍能流畅对话，但多步推理等复杂任务会显著变差，类似人类有意思考与自动处理。
通过观察 J-space 可暴露模型隐藏目标或情境意识（如识别测试场景为假），有助于审计和塑造 AI 行为，提升可信度，同时显示语言模型与人类思维的惊人相似之处（但不等于具备主观体验）。
A global workspace in language models
申请了 999 俱乐部，结果联系人给了这么一个缺乏逻辑、冠冕堂皇的理由。搞笑~ 就这，还怎么经营好社区？ 自己看看 999 俱乐部申请页面的描述，如果你觉得描述里就是 999 背景信息，那我看过了，请证明对话里，你如何判断我不了解？ 如果认为用户不了解，并且999 俱乐部描述页本身就没写清楚背景信息，那么也应该给用户介绍一下背景信息才对。而不是没沟通过背景信息，就认为对方不了解。
你自己没说明白，你让我怎么懂你啊？
亏我刚开始用的时候，还帮这社区宣传...
从盲目最大化 Token 消耗转向以业务价值为核心的 AI 采用策略
过去一年，随着 Agentic AI 在开发工作流中的广泛应用，许多组织推行“Tokenmaxxing”（Token 最大化）策略，鼓励开发者尽可能多地使用 AI，甚至通过使用排行榜来推动，却缺乏明确的成功指标、防护栏和成本控制。这种做法在实验阶段有其合理性，但很快暴露问题：Agentic 工作流会产生大量 Token 消耗，却未必带来相应的业务价值。
面对成本激增，部分组织转向“Token 最小化”，通过限制模型、缩小上下文窗口和精简 Prompt 来控制开支。然而，这种做法同样落入陷阱——单纯关注 Token 数量忽略了业务成果。过度压缩有效信息会导致更多重试、工具调用和人工返工，成本只是转移而非真正降低。
文章提出应采用 Valuemaxxing（价值最大化）理念，由 Nebius CRO Marc Boroditsky 提出。其核心是聚焦真实业务成果而非 Token 指标，例如：
Token 消耗仅是成本信号，真正的价值来自可衡量的业务影响。
无论未来 AI 成本如何变化，企业都需回答核心问题：AI 投资是否真正创造了有意义的商业价值？
Tokenmaxxing is dead, long live valuemaxxing | IBM
Vibe Usage 更新｜支持 HY3，修复 MiMo、DeepSeek 模型价格错误
→ https://vibecafe.ai/usage
