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推荐理由：Ethan Mollick 分享了一个容易被忽视的问题：模型路由器的任务分配不够智能，尤其对创意和分析类任务。如果你也发现一些任务结果不好，可能不是模型不行，是路由器给它派了太弱的模型。

推荐理由：这篇很真实，说透了AI用得越多，自己越容易变懒，得先自己思考再让AI动手。

推荐理由：想看看AI怎么思考？让GLM-5.2或Opus 4.8帮你选诗，能看到它的推理过程，挺有意思的。

推荐理由：作者用GLM-5.2和GPT-5.5预测世界杯，GPT-5.5命中率70%，还给了淘汰赛提示词，试试用自己的agent玩。

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推荐理由：Coinbase创始人Brian Armstrong分享了一套实际操作方案：用更便宜的默认模型、优化缓存和路由，能把AI成本砍半。开源模型GLM 5.2和Kimi 2.7是主角，缓存命中率从5%跳到60%。

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