据DeepLearning.AI称，一篇新博客基于Chanin Nantasenamat的课程，总结了使用Streamlit与Snowflake快速构建生成式AI原型的实操手册。据DeepLearning.AI称，本次公告强调开发速度与Streamlit-Snowflake工作流，未披露产品变更、定价或使用量指标。据DeepLearning.AI称，内容为开发者教育资源，未提及加密货币或区块链，因此本次更新没有代币层面的披露。据DeepLearning.AI称，此公告于2025年9月25日发布，并附有跳转至完整博客的链接。

根据 @DeepLearningAI，该机构与Snowflake合作推出课程《Fast Prototyping of GenAI Apps with Streamlit》，由Chanin Nantasenamat授课，演示如何用少量Python代码将想法变成可在Streamlit与Snowflake内运行的生成式AI应用原型；来源：DeepLearning.AI 于X，2025年9月16日。根据 @DeepLearningAI，此公告强调原型可快速获得反馈并迭代至生产环境，为跟踪Snowflake在GenAI开发者赋能方面举措的交易者提供可记录的事件数据，以监测SNOW；来源：DeepLearning.AI 于X，2025年9月16日。

据 @DeepLearningAI 表示，借助 GenAI 与 Streamlit，开发者可从“意图”出发在数秒内生成可运行应用代码，取代以往数据/AI 原型需耗费数小时的环境搭建与样板代码流程；来源：https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1963954016100004104。 据 @DeepLearningAI 介绍，其推广课程为《Fast Prototyping of GenAI Apps with Streamlit》，目标是帮助学员更快原型验证、更多想法测试、把概念快速变成应用；来源：https://www.deeplearning.ai/courses/fast-prototyping-of-genai-apps-with-streamlit 及 https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1963954016100004104。 据 @DeepLearningAI，帖文同时提及 Snowflake 与 thedataprof，指向数据工程/数据应用受众；来源：https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1963954016100004104。 据 @DeepLearningAI，本次信息未涉及具体加密资产或市场数据，交易层面的影响更多在于内部工具开发效率提升而非直接行情消息；来源：https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1963954016100004104 与 https://www.deeplearning.ai/courses/fast-prototyping-of-genai-apps-with-streamlit。

根据@DeepLearningAI表示，与Snowflake合作打造的课程“用Streamlit快速原型开发生成式AI应用”已上线，面向在Streamlit上快速构建生成式AI应用原型的需求；来源：@DeepLearningAI 于X发布，2025年8月12日。 公告强调，传统的数月级规划周期不再适应当今软件更新迅速、每周都有新能力出现的节奏，凸显更快迭代的必要性；来源：@DeepLearningAI 于X发布，2025年8月12日。 帖文未提及加密货币、区块链集成或代币使用，亦未披露对加密市场的直接影响；来源：@DeepLearningAI 于X发布，2025年8月12日。