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shao__meng@shao__meng
shao__meng@shao__meng71°
推荐理由：Snowflake CEO用103个真实任务实测GLM和Opus，发现调整缓存后GLM成本不到Opus一半，适合注重预算的团队。
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6月26日
10:02
Snowflake CEO使用103个dbt任务对GLM和Opus进行3轮测试。GLM原始token消耗860M，Opus 439M，差距约2倍。差距源于GLM平均轮次99次（Opus 80次）、工具调用为原子化（Opus批量化）、缓存命中率53%（Opus 96%）。尾部失败案例主导均值：少数任务中GLM陷入400+次调用。归一化到90%缓存率后，GLM成本$1.12/session，Opus $2.14/session，GLM便宜48%。
6月25日
02:26
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AWS Machine Learning Blog@Ying Wang
精选
推荐理由：这篇教程手把手教你搭一个能自然语言查数据的BI系统，从数据加载到仪表板生成全都有，还能用Cortex Analyst问问题。
01:33
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Decoder@Matthias Bastian
推荐理由：智谱AI新模型GLM-5.2用Opus 4.7五分之一的价格做差不多的活，就是更费token，性价比很猛。
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
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@hebbia@hebbia
@hebbia@hebbia推荐理由：Snowflake 财报显示企业 AI 需求强劲，数据业务增长和利润改善直接拉动了股价，值得关注背后的趋势。
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:23
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AITOP6月11日 15:07
6月4日
01:22
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Guillermo Rauch@rauchg
Guillermo Rauch@rauchg72°
推荐理由：做数据分析和产品开发的团队终于可以告别手动拖拽仪表盘了——用自然语言直接生成业务数据前端，效率提升千倍，值得立刻体验。