Arkham 携手 Claude 实现自然语言链上查询，迷因币分析先行
近日，社区开发者成功将 Anthropic 的 Claude AI 与 Arkham Intelligence API 进行集成，用户现在可通过自然语言直接查询逾 10 条区块链的链上数据。这一突破大幅降低了区块链数据分析的门槛，无需编写复杂代码即可获取地址标签、交易流向、持仓变化等信息。其中，迷因币（Meme Coin）分析成为最先落地的应用场景，用户可快速定位可疑钱包、追踪巨鲸动向和监测资金异动。该集成标志着 AI 在链上数据交互领域迈出重要一步，未来有望扩展至 DeFi 审计、NFT 溯源等更广泛领域。 #Arkham #ClaudeAI #区块链 #链上分析 #迷因币 #AI #科技 #DeFi
近日，社区开发者成功将 Anthropic 的 Claude AI 与 Arkham Intelligence API 进行集成，用户现在可通过自然语言直接查询逾 10 条区块链的链上数据。这一突破大幅降低了区块链数据分析的门槛，无需编写复杂代码即可获取地址标签、交易流向、持仓变化等信息。其中，迷因币（Meme Coin）分析成为最先落地的应用场景，用户可快速定位可疑钱包、追踪巨鲸动向和监测资金异动。该集成标志着 AI 在链上数据交互领域迈出重要一步，未来有望扩展至 DeFi 审计、NFT 溯源等更广泛领域。 #Arkham #ClaudeAI #区块链 #链上分析 #迷因币 #AI #科技 #DeFi
无问芯穹发布“前店后厂一中心”战略，应对AI推理Token成本难题
在2026年世界人工智能大会上，AI基础设施公司无问芯穹提出“前店后厂一中心”的Agentic Infra战略布局。创始人夏立雪表示，随着大模型从训练走向推理和Agent时代，企业频繁遭遇“Token刺客”——Token账单增长迅速，却难以衡量实际价值。无问芯穹自2021年成立以来，专注于打通M种模型与N种芯片的异构优化，从早期的“Token工厂”演进为面向Agent应用的基础设施平台。夏立雪将商业模式总结为“算力即收入，优化即利润”，强调通过系统优化使Token成本在已下降10倍的基础上，未来仍有超过10倍的下降空间。公司通过技术迭代实现单日调用量40倍增长，并与多家头部大模型企业合作，推动AI基础设施从资源供给转向效率竞争。 #无问芯穹 #AI基础设施 #Token成本 #人工智能 #WAIC2026 #夏立雪 #前店后厂一中心 #AgenticInfra
在2026年世界人工智能大会上，AI基础设施公司无问芯穹提出“前店后厂一中心”的Agentic Infra战略布局。创始人夏立雪表示，随着大模型从训练走向推理和Agent时代，企业频繁遭遇“Token刺客”——Token账单增长迅速，却难以衡量实际价值。无问芯穹自2021年成立以来，专注于打通M种模型与N种芯片的异构优化，从早期的“Token工厂”演进为面向Agent应用的基础设施平台。夏立雪将商业模式总结为“算力即收入，优化即利润”，强调通过系统优化使Token成本在已下降10倍的基础上，未来仍有超过10倍的下降空间。公司通过技术迭代实现单日调用量40倍增长，并与多家头部大模型企业合作，推动AI基础设施从资源供给转向效率竞争。 #无问芯穹 #AI基础设施 #Token成本 #人工智能 #WAIC2026 #夏立雪 #前店后厂一中心 #AgenticInfra
提示工程并非万能：上下文工程四模块如何阻止RAG“幻觉”
传统观点认为，通过优化提示词（Prompt Engineering）可以缓解大模型在检索增强生成（RAG）中的“幻觉”问题。然而，最新研究指出，真正有效的方案是构建完整的上下文工程（Context Engineering）体系，包含四个关键模块：上下文锚定、语义边界、引用验证和噪声过滤。在NIST和世界银行真实文档测试中，单独使用提示工程会导致模型“忠实”地回答错误上下文，而四模块协同工作能够精准锁定信息源、剔除无关数据，并强制模型基于正确事实生成回答，从而从根本上消除幻觉。该方法已在企业文档智能场景中验证，可显著提升生成内容的可信度与准确性。 #RAG #大模型 #幻觉 #上下文工程 #提示工程 #企业智能 #AI可靠性
传统观点认为，通过优化提示词（Prompt Engineering）可以缓解大模型在检索增强生成（RAG）中的“幻觉”问题。然而，最新研究指出，真正有效的方案是构建完整的上下文工程（Context Engineering）体系，包含四个关键模块：上下文锚定、语义边界、引用验证和噪声过滤。在NIST和世界银行真实文档测试中，单独使用提示工程会导致模型“忠实”地回答错误上下文，而四模块协同工作能够精准锁定信息源、剔除无关数据，并强制模型基于正确事实生成回答，从而从根本上消除幻觉。该方法已在企业文档智能场景中验证，可显著提升生成内容的可信度与准确性。 #RAG #大模型 #幻觉 #上下文工程 #提示工程 #企业智能 #AI可靠性