Come funziona il sistema AskSim - Assistente alla ricerca AI Panoramica dell'architettura Query dell'utente → Orchestratore di risposta progressiva ├── Fase 1: Risposta istantanea (200-300ms) │ └── Modelli veloci (Llama-3.1-8B-fast) ├── Fase 2: Risposta migliorata (parallela) │ └── Modelli potenti (Llama-3.3-70B), DeepSeek └── Fase 3: Miglioramento della ricerca (condizionale) └── Serper/Exa API → Sintesi con citazioni In questo particolare esempio: 🔧 Spiegazione del miglioramento progressivo: Fase 1: Llama-3.1-8B-Instruct-fast - 8 miliardi di parametri - Ottimizzato per la velocità - Tempo di risposta di 200ms - Copre l'80% della qualità della risposta Fase 2: Llama-3.3-70B-Instruct - 70 miliardi di parametri - Modello 8.75 volte più grande - Aggiunge sfumature, esempi, profondità - Completa il restante 20% Risultato: 100% di qualità, 10 volte migliore UX. È come avere un assistente veloce che risponde immediatamente, mentre un professore prepara una lezione dettagliata in background. Caratteristiche speciali 1. Risposte progressive fulminee - 200ms per il primo token - Gli utenti vedono le risposte istantaneamente, non dopo 3+ secondi - Esecuzione parallela delle fasi - migliorata e ricerca eseguite simultaneamente - Miglioramento progressivo (istantaneo → migliorato → ricerca) 2. Integrazione della ricerca intelligente - Rilevamento automatico di query sensibili al tempo - Doppio fornitore di ricerca (Serper + Exa) 3. Sistema multi-modello ottimizzato per i costi - selezione del modello basata su livelli @nebiusaistudio - Livelli di qualità: istantaneo → migliorato → premium - Pagamenti utilizzando x402 da @CoinbaseDev @yugacohler e @Sagaxyz__ @solana $CLSTR $DND