Jak działa system AskSim - Asystent badawczy AI Przegląd architektury Zapytanie użytkownika → Orkiestrator odpowiedzi progresywnej ├── Faza 1: Natychmiastowa odpowiedź (200-300ms) │ └── Szybkie modele (Llama-3.1-8B-fast) ├── Faza 2: Ulepszona odpowiedź (równolegle) │ └── Potężne modele (Llama-3.3-70B), DeepSeek └── Faza 3: Ulepszenie wyszukiwania (warunkowe) └── Serper/Exa API → Synteza z cytatami W tym konkretnym przykładzie: 🔧 Wyjaśnienie progresywnego ulepszania: Faza 1: Llama-3.1-8B-Instruct-fast - 8 miliardów parametrów - Optymalizowany pod kątem szybkości - Czas odpowiedzi 200ms - Pokrywa 80% jakości odpowiedzi Faza 2: Llama-3.3-70B-Instruct - 70 miliardów parametrów - Model 8,75x większy - Dodaje niuanse, przykłady, głębię - Uzupełnia pozostałe 20% Wynik: 100% jakości, 10x lepsze UX. To jak posiadanie szybkiego asystenta, który odpowiada natychmiast, podczas gdy profesor przygotowuje szczegółowy wykład w tle. Specjalne funkcje 1. Błyskawiczne progresywne odpowiedzi - 200ms do pierwszego tokena - Użytkownicy widzą odpowiedzi natychmiast, a nie po 3+ sekundach - Równoległe wykonywanie faz - ulepszona i wyszukiwanie działają jednocześnie - Progresywne ulepszanie (natychmiast → ulepszona → wyszukiwanie) 2. Inteligentna integracja wyszukiwania - Automatyczne wykrywanie zapytań czasowo wrażliwych - Podwójni dostawcy wyszukiwania (Serper + Exa) 3. Kosztowo zoptymalizowany system multi-modelowy - wybór modelu na podstawie poziomów @nebiusaistudio - Poziomy jakości: natychmiast → ulepszona → premium - Płatności za pomocą x402 przez @CoinbaseDev @yugacohler i @Sagaxyz__ @solana $CLSTR $DND